为什么没有人去花时间搞个程序，让程序写编程呢？
这个问题触及到了一个非常核心且迷人的话题：人工智能是否终将能够完全自主地创造新的编程知识和工具？为什么我们现在还没有看到那种“全能型”的代码生成器，让它自己就能“学会”写出更好的编译器、更优雅的算法，或者根本上解决现有编程范式的局限性？
首先，我们要明白，我们现在所拥有的“代码生成”工具，无论是GPT系列也好，还是Copilot之类的助手，它们本质上是在海量现有的代码数据中学习模式、语法和逻辑，然后根据你的提示（prompt）来“复现”或者“组合”这些模式。它们非常擅长根据已有的知识和风格来写出符合要求的代码，就像一个知识渊博但从没真正“创造”过新学科的学生。它们能写出我们能够理解和使用的语言，是因为它们被训练了人类写过的代码。
而“让程序写编程”这件事，如果指的是让一个程序独立地去“发明”一种全新的编程语言，设计一套高效的编译器，或者提出一种解决计算难题的全新算法，这背后需要的是远超模式匹配的“理解”和“创造”。
“理解”的鸿沟
想象一下，我们要设计一门新的编程语言。这不仅仅是定义一些关键字和语法规则。我们需要思考：这门语言的目标用户是谁？它要解决什么问题？它应该具备什么样的抽象层次？它的运行时模型是怎样的？它的内存管理策略如何？它的并发模型是否需要革新？这些问题涉及到计算机科学的深层原理、软件工程的实践智慧、以及对未来计算需求的洞察。
目前的AI模型，虽然能处理复杂的文本和代码，但它们缺乏对这些“为什么”的真正理解。它们能生成符合Python语法的代码，但它们不“知道”Python为什么长成这个样子，它背后的设计哲学是什么，以及在什么情况下使用Python比其他语言更合适。它们没有“经历”过设计和维护一个大型软件项目所带来的挫折和顿悟，没有亲身体验过某种设计决策带来的长期影响。
“创造”的飞跃
真正的编程创新，往往来自于对现有框架的突破，对问题的全新视角，甚至是“艺术感”。例如，函数式编程的兴起，改变了我们思考程序执行的方式；面向对象编程的提出，为组织复杂软件提供了强大的模型；垃圾回收机制的引入，极大地简化了内存管理。这些都不是从现有代码的缝隙里“挖”出来的，而是对计算本质的深刻洞察和对软件开发效率的全新追求。
AI模型擅长在已知空间内进行搜索和优化，但它们在“从无到有”的、颠覆性的创造方面，目前还存在明显的局限。它们可以帮你写出更优化的排序算法，但很难期望它自己“发明”一个全新的、能媲美QuickSort或MergeSort的排序思想。这需要对算法复杂性、数据结构以及计算模型有深刻的、非线性的理解，并能将其转化为一套可行的、高效的实现。
“目的性”的缺位
编程的最终目的是解决现实世界的问题，而这些问题本身也在不断演变。一个好的程序员，不仅仅是在写代码，更是在理解业务需求，与团队沟通，权衡各种技术选择，并最终交付一个能够产生价值的软件。AI模型可以辅助完成其中的一部分任务，但它们缺乏人类的“意图”和“目标感”。它不知道为什么我们要写这个程序，这个程序对用户意味着什么。
“元编程”的局限
你可能会说，不是有元编程吗？可以写程序来生成其他程序。是的，元编程是编程领域一个非常强大的工具，它允许我们自动化代码生成、优化和抽象。但即使是元编程，也需要一个“人”来定义元编程的规则、目标和逻辑。我们现在让AI写代码，某种程度上也是在进行一种“智能元编程”，但这个“智能”还不足以脱离人类提供的宏观指导和目标设定。
为什么没有“自己写自己”的迭代？
为什么不像生物进化那样，让程序不断地“自我优化”直到能写出更好的自己？问题在于，这种“自我优化”需要一个清晰、可量化的评价标准，并且这个标准必须是能够通过修改程序本身来实现的。
评价标准的定义： 什么是“更好的编程”？更快的执行速度？更低的内存占用？更易于维护的代码？更安全的系统？这些评价标准本身就需要人类来定义和权衡。AI可以根据给定的标准来优化，但它无法独立地“发现”新的、更重要的评价标准。
可行的优化路径： 即使有评价标准，也需要一个明确的“优化路径”。AI可以尝试对现有代码进行微小的改动，然后根据评价标准来判断是否进步。但要实现质的飞跃，需要的往往是结构性的、概念性的改变，这对于基于现有数据模式学习的AI来说，是一个巨大的挑战。
“创造”与“优化”的界限： 现在的AI更擅长“优化”和“组合”已有的模式，而不是“创造”全新的、未知的范式。就像一个画匠可以模仿任何风格作画，但很难指望他自己“发明”印象派或立体派。
总结来说， 阻碍“程序写编程”成为现实的，不是技术上的完全不可能，而是当前AI在“深刻理解”和“颠覆性创造”这两个关键能力上的不足。它还需要跨越从模式匹配到真正“思考”和“设计”的鸿沟。虽然AI助手正在极大地提高我们写代码的效率，但让它们独立地去发明编程语言、设计全新算法、或者重写整个软件开发流程，这仍然是计算机科学领域一个激动人心且充满挑战的长远目标，可能需要比当前AI技术更进一步的突破才能实现。
首先，我们要明白，我们现在所拥有的“代码生成”工具，无论是GPT系列也好，还是Copilot之类的助手，它们本质上是在海量现有的代码数据中学习模式、语法和逻辑，然后根据你的提示（prompt）来“复现”或者“组合”这些模式。它们非常擅长根据已有的知识和风格来写出符合要求的代码，就像一个知识渊博但从没真正“创造”过新学科的学生。它们能写出我们能够理解和使用的语言，是因为它们被训练了人类写过的代码。
而“让程序写编程”这件事，如果指的是让一个程序独立地去“发明”一种全新的编程语言，设计一套高效的编译器，或者提出一种解决计算难题的全新算法，这背后需要的是远超模式匹配的“理解”和“创造”。
“理解”的鸿沟
想象一下，我们要设计一门新的编程语言。这不仅仅是定义一些关键字和语法规则。我们需要思考：这门语言的目标用户是谁？它要解决什么问题？它应该具备什么样的抽象层次？它的运行时模型是怎样的？它的内存管理策略如何？它的并发模型是否需要革新？这些问题涉及到计算机科学的深层原理、软件工程的实践智慧、以及对未来计算需求的洞察。
目前的AI模型，虽然能处理复杂的文本和代码，但它们缺乏对这些“为什么”的真正理解。它们能生成符合Python语法的代码，但它们不“知道”Python为什么长成这个样子，它背后的设计哲学是什么，以及在什么情况下使用Python比其他语言更合适。它们没有“经历”过设计和维护一个大型软件项目所带来的挫折和顿悟，没有亲身体验过某种设计决策带来的长期影响。
“创造”的飞跃
真正的编程创新，往往来自于对现有框架的突破，对问题的全新视角，甚至是“艺术感”。例如，函数式编程的兴起，改变了我们思考程序执行的方式；面向对象编程的提出，为组织复杂软件提供了强大的模型；垃圾回收机制的引入，极大地简化了内存管理。这些都不是从现有代码的缝隙里“挖”出来的，而是对计算本质的深刻洞察和对软件开发效率的全新追求。
AI模型擅长在已知空间内进行搜索和优化，但它们在“从无到有”的、颠覆性的创造方面，目前还存在明显的局限。它们可以帮你写出更优化的排序算法，但很难期望它自己“发明”一个全新的、能媲美QuickSort或MergeSort的排序思想。这需要对算法复杂性、数据结构以及计算模型有深刻的、非线性的理解，并能将其转化为一套可行的、高效的实现。
“目的性”的缺位
编程的最终目的是解决现实世界的问题，而这些问题本身也在不断演变。一个好的程序员，不仅仅是在写代码，更是在理解业务需求，与团队沟通，权衡各种技术选择，并最终交付一个能够产生价值的软件。AI模型可以辅助完成其中的一部分任务，但它们缺乏人类的“意图”和“目标感”。它不知道为什么我们要写这个程序，这个程序对用户意味着什么。
“元编程”的局限
你可能会说，不是有元编程吗？可以写程序来生成其他程序。是的，元编程是编程领域一个非常强大的工具，它允许我们自动化代码生成、优化和抽象。但即使是元编程，也需要一个“人”来定义元编程的规则、目标和逻辑。我们现在让AI写代码，某种程度上也是在进行一种“智能元编程”，但这个“智能”还不足以脱离人类提供的宏观指导和目标设定。
为什么没有“自己写自己”的迭代？
为什么不像生物进化那样，让程序不断地“自我优化”直到能写出更好的自己？问题在于，这种“自我优化”需要一个清晰、可量化的评价标准，并且这个标准必须是能够通过修改程序本身来实现的。
评价标准的定义： 什么是“更好的编程”？更快的执行速度？更低的内存占用？更易于维护的代码？更安全的系统？这些评价标准本身就需要人类来定义和权衡。AI可以根据给定的标准来优化，但它无法独立地“发现”新的、更重要的评价标准。
可行的优化路径： 即使有评价标准，也需要一个明确的“优化路径”。AI可以尝试对现有代码进行微小的改动，然后根据评价标准来判断是否进步。但要实现质的飞跃，需要的往往是结构性的、概念性的改变，这对于基于现有数据模式学习的AI来说，是一个巨大的挑战。
“创造”与“优化”的界限： 现在的AI更擅长“优化”和“组合”已有的模式，而不是“创造”全新的、未知的范式。就像一个画匠可以模仿任何风格作画，但很难指望他自己“发明”印象派或立体派。
总结来说， 阻碍“程序写编程”成为现实的，不是技术上的完全不可能，而是当前AI在“深刻理解”和“颠覆性创造”这两个关键能力上的不足。它还需要跨越从模式匹配到真正“思考”和“设计”的鸿沟。虽然AI助手正在极大地提高我们写代码的效率，但让它们独立地去发明编程语言、设计全新算法、或者重写整个软件开发流程，这仍然是计算机科学领域一个激动人心且充满挑战的长远目标，可能需要比当前AI技术更进一步的突破才能实现。
网友意见
你以为编译器是什么东西？
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