为什么用自然语言进行编程不流行呢？
你这个问题问得挺有意思，也触及到了很多关于编程和人机交互的核心。我一直觉得，要是我们能像跟朋友聊天一样，用大白话就能指挥电脑做事，那该多爽啊。不过，事实摆在眼前，编程界的主流语言还是那些带各种符号、关键字和固定语法的“外星语”，而纯粹的自然语言编程，虽然一直有人在尝试，但始终没能真正普及开来。
为什么会这样呢？我觉得主要有这么几个原因，我们来掰开了揉碎了聊聊。
1. 自然语言的“弹性”太大，电脑抓不住重点
你想想，咱们平时说话，同一个意思，可以换着花样说。比如，你想让电脑“计算1加1”，你可以说：“给我算算一加一等于几？”，“帮我算个一加一。”，“一加一是多少？”，甚至更复杂的，“我想知道，如果我给你两个苹果，再给你一个苹果，你总共会有多少个苹果？”
对于我们人来说，这些差别微乎其微，我们的大脑会自动过滤掉不重要的信息，抓住核心意思。但对于电脑，它可没那么“聪明”，或者说，它的“聪明”是建立在严谨的规则之上的。它需要精确的指令，每一个词、每一个标点都得有明确的含义。
自然语言里的那些同义词、多义词、模糊的表达方式，对电脑来说就是天大的难题。它很难判断出你在“真正”想让它做什么。举个例子，“跑”这个词，在不同语境下可以指“跑步”、“运行程序”、“信息传播”等等。如果计算机不加区分地处理，后果不堪设想。
2. 歧义性是自然语言的“原罪”
这一点和第一点有点关联，但更侧重于“误解”的可能性。自然语言充满了歧义。很多时候，我们说一句话，听的人可能会从好几种不同的角度去理解。
比如，“我看见了那个戴着望远镜的男人。”这句话，是“我”戴着望远镜看见男人，还是“那个男人”戴着望远镜？虽然上下文可能能帮我们判断，但在代码里，这种模糊可就致命了。计算机无法“揣测”你的意图，它只能按照字面意思执行。一旦出现歧义，它就可能执行错误的代码，产生完全不是你想要的结果。
编程语言之所以设计成那样，就是为了消除歧义，让机器能够百分之百地、无差错地理解指令。
3. 计算机需要精确的“语法”和“逻辑”
编程语言就像是一种高度精炼、高度逻辑化的语言。它有一套严格的语法规则，规定了关键字怎么用，变量怎么声明，函数怎么调用，指令怎么排列组合。这些规则保证了代码的可读性、可维护性，更重要的是，保证了程序的逻辑是清晰、可预测的。
自然语言虽然有语法，但那是一种“软”语法，允许有很多变通和例外。我们说话时，即使语法有点小毛病，听者往往也能理解。但在代码里，一个标点符号错了，整个程序就可能跑不起来，或者出现难以预料的错误。
如果用自然语言编程，我们该如何定义“循环”？是“一直做某件事直到……”，还是“重复做某件事多少次”？这其中的“一直”、“直到”、“多少次”，都需要非常明确的定义，而这又回到了第一点，自然语言很难提供这种精确性。
4. 效率和性能的挑战
即使我们能发明出一种“完美的”自然语言编程方式，能让计算机准确理解我们的意图，还有一个巨大的瓶颈就是效率和性能。
将自然语言翻译成机器能够高效执行的指令，这是一个极其复杂的过程。现在的编译器和解释器，已经经过了数十年的优化，能够将抽象的编程语言翻译成高效的机器码。如果加入一层“自然语言理解”的转化，这个过程的开销会非常大。
想象一下，你用“请帮我统计一下，所有年龄大于30岁，并且住在北京的用户的姓名和邮箱。”这样的句子来执行数据库查询。计算机需要先理解“统计”、“年龄大于30岁”、“住在北京”、“用户”、“姓名和邮箱”这些概念，然后才能转化为SQL查询语句，再执行。这个过程的耗时和资源消耗，可能会比直接写SQL语句大得多。
5. 学习曲线和标准化的问题
虽然用自然语言编程听起来门槛低，但要做到“精通”自然语言编程，可能比学习现有编程语言更难。因为这意味着你需要学会如何用最精确、最不容易产生歧义的方式来“指导”计算机，这本身就是一种极高的沟通和逻辑能力。
此外，还有一个标准化的问题。如果每个人都可以用自己的方式用自然语言编程，那代码的可读性、可复用性都会大打折扣。一个程序员写的“自然语言代码”，另一个程序员可能完全看不懂，更别提维护和协作了。编程语言之所以流行，很大程度上是因为它们提供了一个大家都能理解和遵循的“标准”。
6. 现在的“自然语言编程”更多是辅助工具
你可能会说，现在有很多AI工具，比如Copilot，可以根据你的注释或者自然语言描述来生成代码片段。这不就是自然语言编程吗？
确实，这些工具非常强大，也极大地提高了开发效率。但它们更多的是扮演一个“智能助手”的角色。它们是将你的自然语言描述“翻译”成现有编程语言的代码，而不是直接用自然语言来“控制”机器执行。它们背后仍然依赖于强大的自然语言处理模型，以及对现有编程语言的深刻理解。
而且，即使是这些AI工具，也并非万能。它们生成的代码，我们还是需要去审查、去修改、去调试，确保它是正确且符合我们需求的。它们还没法完全取代我们人类程序员的角色。
总而言之
自然语言编程的魅力在于它的直观和易懂，这确实是所有人都向往的。但正是由于自然语言本身的特性——它的模糊性、歧义性、以及与计算机思维方式的巨大差异——使得将其转化为精确、高效、可预测的机器指令变得异常困难。
现在的编程语言，虽然看起来“复杂”，但它们是在“人”和“机器”之间找到的一个最佳平衡点。它们用一套严谨的规则，来弥合人类思维的跳跃性和计算机逻辑的精确性之间的鸿沟。
也许未来，随着人工智能技术的发展，我们会看到更接近纯粹自然语言编程的工具出现，能够更智能地理解和执行我们的指令。但至少在目前，现有的编程语言体系，依然是驱动这个数字世界最可靠、最有效的方式。
为什么会这样呢？我觉得主要有这么几个原因，我们来掰开了揉碎了聊聊。
1. 自然语言的“弹性”太大，电脑抓不住重点
你想想，咱们平时说话，同一个意思，可以换着花样说。比如，你想让电脑“计算1加1”，你可以说：“给我算算一加一等于几？”，“帮我算个一加一。”，“一加一是多少？”，甚至更复杂的，“我想知道，如果我给你两个苹果，再给你一个苹果，你总共会有多少个苹果？”
对于我们人来说，这些差别微乎其微，我们的大脑会自动过滤掉不重要的信息，抓住核心意思。但对于电脑，它可没那么“聪明”，或者说，它的“聪明”是建立在严谨的规则之上的。它需要精确的指令，每一个词、每一个标点都得有明确的含义。
自然语言里的那些同义词、多义词、模糊的表达方式，对电脑来说就是天大的难题。它很难判断出你在“真正”想让它做什么。举个例子，“跑”这个词，在不同语境下可以指“跑步”、“运行程序”、“信息传播”等等。如果计算机不加区分地处理，后果不堪设想。
2. 歧义性是自然语言的“原罪”
这一点和第一点有点关联，但更侧重于“误解”的可能性。自然语言充满了歧义。很多时候，我们说一句话，听的人可能会从好几种不同的角度去理解。
比如，“我看见了那个戴着望远镜的男人。”这句话，是“我”戴着望远镜看见男人，还是“那个男人”戴着望远镜？虽然上下文可能能帮我们判断，但在代码里，这种模糊可就致命了。计算机无法“揣测”你的意图，它只能按照字面意思执行。一旦出现歧义，它就可能执行错误的代码，产生完全不是你想要的结果。
编程语言之所以设计成那样，就是为了消除歧义，让机器能够百分之百地、无差错地理解指令。
3. 计算机需要精确的“语法”和“逻辑”
编程语言就像是一种高度精炼、高度逻辑化的语言。它有一套严格的语法规则，规定了关键字怎么用，变量怎么声明，函数怎么调用，指令怎么排列组合。这些规则保证了代码的可读性、可维护性，更重要的是，保证了程序的逻辑是清晰、可预测的。
自然语言虽然有语法，但那是一种“软”语法，允许有很多变通和例外。我们说话时，即使语法有点小毛病，听者往往也能理解。但在代码里，一个标点符号错了，整个程序就可能跑不起来，或者出现难以预料的错误。
如果用自然语言编程，我们该如何定义“循环”？是“一直做某件事直到……”，还是“重复做某件事多少次”？这其中的“一直”、“直到”、“多少次”，都需要非常明确的定义，而这又回到了第一点，自然语言很难提供这种精确性。
4. 效率和性能的挑战
即使我们能发明出一种“完美的”自然语言编程方式，能让计算机准确理解我们的意图，还有一个巨大的瓶颈就是效率和性能。
将自然语言翻译成机器能够高效执行的指令，这是一个极其复杂的过程。现在的编译器和解释器，已经经过了数十年的优化，能够将抽象的编程语言翻译成高效的机器码。如果加入一层“自然语言理解”的转化，这个过程的开销会非常大。
想象一下，你用“请帮我统计一下，所有年龄大于30岁，并且住在北京的用户的姓名和邮箱。”这样的句子来执行数据库查询。计算机需要先理解“统计”、“年龄大于30岁”、“住在北京”、“用户”、“姓名和邮箱”这些概念，然后才能转化为SQL查询语句，再执行。这个过程的耗时和资源消耗，可能会比直接写SQL语句大得多。
5. 学习曲线和标准化的问题
虽然用自然语言编程听起来门槛低，但要做到“精通”自然语言编程，可能比学习现有编程语言更难。因为这意味着你需要学会如何用最精确、最不容易产生歧义的方式来“指导”计算机，这本身就是一种极高的沟通和逻辑能力。
此外，还有一个标准化的问题。如果每个人都可以用自己的方式用自然语言编程，那代码的可读性、可复用性都会大打折扣。一个程序员写的“自然语言代码”，另一个程序员可能完全看不懂，更别提维护和协作了。编程语言之所以流行，很大程度上是因为它们提供了一个大家都能理解和遵循的“标准”。
6. 现在的“自然语言编程”更多是辅助工具
你可能会说，现在有很多AI工具，比如Copilot，可以根据你的注释或者自然语言描述来生成代码片段。这不就是自然语言编程吗？
确实，这些工具非常强大，也极大地提高了开发效率。但它们更多的是扮演一个“智能助手”的角色。它们是将你的自然语言描述“翻译”成现有编程语言的代码，而不是直接用自然语言来“控制”机器执行。它们背后仍然依赖于强大的自然语言处理模型，以及对现有编程语言的深刻理解。
而且，即使是这些AI工具，也并非万能。它们生成的代码，我们还是需要去审查、去修改、去调试，确保它是正确且符合我们需求的。它们还没法完全取代我们人类程序员的角色。
总而言之
自然语言编程的魅力在于它的直观和易懂，这确实是所有人都向往的。但正是由于自然语言本身的特性——它的模糊性、歧义性、以及与计算机思维方式的巨大差异——使得将其转化为精确、高效、可预测的机器指令变得异常困难。
现在的编程语言，虽然看起来“复杂”，但它们是在“人”和“机器”之间找到的一个最佳平衡点。它们用一套严谨的规则，来弥合人类思维的跳跃性和计算机逻辑的精确性之间的鸿沟。
也许未来，随着人工智能技术的发展，我们会看到更接近纯粹自然语言编程的工具出现，能够更智能地理解和执行我们的指令。但至少在目前，现有的编程语言体系，依然是驱动这个数字世界最可靠、最有效的方式。
网友意见
类似的话题
-
你这个问题问得挺有意思，也触及到了很多关于编程和人机交互的核心。我一直觉得，要是我们能像跟朋友聊天一样，用大白话就能指挥电脑做事，那该多爽啊。不过，事实摆在眼前，编程界的主流语言还是那些带各种符号、关键字和固定语法的“外星语”，而纯粹的自然语言编程，虽然一直有人在尝试，但始终没能真正普及开来。为什么............. -
在我看来，我们谈论自然界中的生命，尤其是那些奇妙的能量获取方式时，总会让人觉得像是在探索宇宙深处的奥秘。而其中一个特别令人着迷的话题，就是化能合成作用——那些不依赖阳光，而是依靠化学反应来获取能量的生命形式。大家可能都听过光合作用，就是植物啊，藻类啊，通过阳光和二氧化碳制造食物，这个大家都熟悉。但化.............
-
这个问题挺有意思，如果咱们单纯从“自然界里有没有大量游离酒精”这个角度来看，确实，那种像啤酒厂里直接摆在那儿的高浓度酒精，在自然界里是罕见的。大部分我们能接触到的发酵产物，比如熟透的野果，即使有些酒精，浓度也低得可以忽略不计，而且还会被其他风味物质和水分掩盖。那么问题来了，既然自然界里没有“瓶装”的.............
-
这是一个非常有趣且深刻的问题，它触及了自然选择和捕食者猎物关系的核心。简而言之，动植物们“没因为进化变得非常难吃”的原因在于：1. 自然选择并非只关注“被吃”这个维度，而是所有影响生存和繁殖的因素。2. “难吃”本身就是一种适应性策略，但它并非唯一的或绝对最优的策略。3. 捕食者也在进化，它们会发展.............
-
这个问题很好，也很常被提起。国民党当年为何不在中国大陆三年自然灾害（19591961年）期间“反攻大陆”，背后其实有相当复杂的战略、军事和国际政治考量，绝非简单的“不作为”。要详细解释这个问题，我们需要一点一点地剥开来。首先，我们得理解国民党当时的处境。虽然他们在1949年败退台湾，但仍宣称是中国的.............
-
这确实是一个非常精妙的问题，也是很多人在理解进化论时会遇到的困惑。一方面，我们知道进化是基于随机的基因突变和不那么随机的自然选择，听起来似乎应该导致千差万别的结果；另一方面，我们又观察到生物界存在惊人的统一性，这到底是怎么回事呢？要回答这个问题，我们需要深入理解“基因突变”和“自然选择”这两个核心机.............
-
关于日本是否“有意消耗中国自然资源”的说法，以及“日本的原木、稀土、煤矿全部从中国进口，丝毫不用本国的这些资源”这一前提，需要进行一番梳理和辨析。首先，我们来审视一下“日本的原木、稀土、煤矿全部从中国进口，丝毫不用本国的这些资源”这个说法。关于原木：日本并非“原木全部从中国进口”。日本国内拥有丰富的.............
-
这个问题问得太有趣了，直击了生物进化和材料科学的交叉点。确实，我们看到钢铁那么坚固，又知道铁元素在地球上储量丰富，不禁要问，为什么动物的爪牙不是用钢铁打造的呢？要回答这个问题，咱们得从生物进化的角度，以及生物体如何制造和利用材料来聊聊。首先，生物制造材料的“规矩”和钢铁的“脾气”是两回事。生物体，尤.............
-
你这个问题提得特别好！它触及了数学世界里一个挺有意思的现象：我们平时学习的初等数学，比如加减乘除、分数、代数方程这些，好像都挺直观的，我们用它们解决问题也觉得很顺畅。但你要是问“自然数到底是什么？”，或者“整数的集合是怎么构造出来的？”，初等数学的课本反而会有点含糊其辞，不像在说一套严谨的定义。然后.............
-
.......
-
这个问题问得很好，而且触及了现代育种策略的核心。很多人都有类似的疑问：为什么我们不去充分挖掘大自然已经慷慨给予的丰富变异呢？非要费那么大劲搞什么“转基因”，这背后究竟是怎么考量的？首先，咱们得承认，大自然确实是个神奇的“实验室”，在漫长的演化过程中，它产生了令人难以置信的遗传多样性。想象一下，在全球.............
-
这确实是一个非常好的问题，直击了生命化学中最令人惊叹的奥秘之一。当人们提到碘，通常会想到碘盐，或者它在消毒方面的作用。很多人可能不知道，这个微量元素在人体内扮演着至关重要的角色，尤其是在甲状腺激素的合成中。你问得对，碘在自然界中确实算不上“富裕”，那么为什么生命体，特别是我们人类，如此依赖它来构建生.............
-
很多人会有疑问，为什么在人工智能的众多分支中，似乎自然语言处理（NLP）的发展，相对于计算机视觉（CV）来说，显得有些“慢热”？ 要理解这一点，得从两个领域本身的特性，以及它们所面临的挑战说起。1. 语言的内在复杂性：想象一下，视觉世界有多少种“样子”？ 也许颜色、形状、纹理、光影等等，但本质上，它.............
-
这个问题很有意思，因为它触及了编程语言的本质以及人类认知和沟通的根本差异。简单来说，编程语言和自然语言之所以存在巨大鸿沟，并且后者向前者靠拢的步伐显得缓慢，不是因为设计者们不愿意，而是因为两者承担的“任务”和遵循的“逻辑”截然不同，强行融合反而会弊大于利。首先，我们要理解编程语言的终极目标是什么。它.............
-
在自然科学的广袤图景中，平方反比定律（Inversesquare law）的出现频率着实令人惊叹。从牛顿的万有引力定律到库仑的静电力定律，再到光照强度和声音响度的衰减，似乎宇宙中的许多基本相互作用都遵循着这个看似简单的规律：当距离增加一倍，作用力减弱到原来的四分之一。那么，为什么是“平方”而不是“三.............
-
自然数的和等于 $1/12$ 的说法，在数学界是一个非常有趣且引人入胜的话题。但需要明确的是，这并不是我们通常意义上对“和”的理解。在传统的算术和微积分中，自然数的无穷级数 $1 + 2 + 3 + 4 + dots$ 是发散的，也就是说它的和趋向于无穷大，而不是一个有限的数值。然而，在一些更高级的.............
-
这个问题非常有意思，也触及了我们与自然界其他生灵之间一个很重要的区别。简单来说，其他动物确实不需要像我们一样“刷牙”，但它们到了老年，牙齿也会面临各种问题，只是表现形式和原因与我们有所不同。为什么人类需要刷牙？我们人类之所以需要刷牙，根源在于我们特殊的饮食习惯、生活方式以及口腔生理结构。1. 高度.............
-
这个问题很有意思，涉及到光学的几个核心概念。简单来说，自然光通过偏振片后，它的振幅在整体上看，似乎不改变。但这个“似乎”二字很重要，背后藏着一些需要细细道来的道理。首先，咱们得弄清楚几个前提。1. 自然光是什么？你可以想象自然光，比如太阳光或者灯泡发出的光，就像无数个小小的、方向各异的“振动粒子”组.............
-
要理解为什么粗面内质网（Rough Endoplasmic Reticulum, RER）选择“依附”在核膜上，我们需要深入探讨它们之间的功能联系和进化上的优势。这并非一个简单的“选择”过程，而是一个经过漫长岁月、在生命演化过程中不断被优化、耦合形成的结构与功能一体化。想象一下，在生命早期，原始细胞.............
-
在浩瀚的宇宙中，有一种奇特又至关重要的粒子，它就是中子。我们知道，原子核是由质子和中子组成的，质子带正电，中子不带电。但如果你仔细观察一下，会发现一个有趣的现象：在中子独自游荡时，它就像一个“孤胆英雄”般难以长久存在，最终会“分崩离析”。那么，究竟是什么原因让游离态的中子如此“短命”呢？这背后涉及了.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有