在過去的幾年中，教我們學習"編程"的網(wǎng)站、應(yīng)用程序以及其他學習工具就如同火山爆發(fā)一樣涌入我們的生活。在我們交流的時候，我們還在學習編程基礎(chǔ)。現(xiàn)在,乍一看,這也并不是那么糟糕的主意。我想，這世界，未來是電腦和應(yīng)用程序的世界。但是，這個真的重要嗎？

許多事情在我上小學的時候已經(jīng)改變（準確地說是二十年前）。以前的模式，在考試的時候，大家記憶信息并在考試中使用，然后，大多數(shù)的信息遭已經(jīng)被我們忘記。而現(xiàn)在，人們可以通過不同的方法學習。現(xiàn)在是更多關(guān)于如何尋找信息而不是留住它。高效率使用Google或者其他搜索工具是一種新的模式，那么如何將這種方法應(yīng)用于編碼?

在一段時間內(nèi)，程序員需求量很高，好的程序員需求更大，薪水也很高。這就預(yù)示著教授人們?nèi)绾尉幊虝艿胶芏嗳藲g迎。如果你對某件事不敢興趣，那么注定你不會有把它做好的潛力。如果你去看醫(yī)生，那你是喜歡找一個勵志當醫(yī)生的人，還是因為醫(yī)生賺錢才上的醫(yī)療學院最后成為醫(yī)生的人？答案很簡單。

上升的機器編程趨勢

在一段時間內(nèi)程序員需求量將越來越高，然后自主編程者將興起并成為一個標準的過程。隨后，更好的人工智能也將接管編程的職責。編程中會有絕對復雜的臨界點，計算機會依次將這些數(shù)以百萬行的代碼進行一次檢查。就算是自動駕駛，也會對人工編寫的代碼進行檢查，如果是發(fā)生不可避免的事故，他會做出決定，而這個決定會關(guān)系到乘客生死。所以，對于他們來說，這就不僅僅是添加、修改、校正內(nèi)部編程的問題了。

甚至Google也沒辦法正真準確定義深度學習群是怎樣解決問題以及比任何人類的開發(fā)人員更好的自動"進化"的。

Google no longer understands how its "deep learning" decision-making computer systems have made themselves so good at recognizing things in photos. ( Google不再理解他的"深度學習"決策計算機系統(tǒng)使他們做出來更好的照片識別功能。)

This means the internet giant may need fewer experts in future as it can instead rely on its semi-autonomous, semi-smart machines to solve problems all on their own. (意味著互聯(lián)網(wǎng)巨頭在未來可能需要更少的專家，它可以依靠它的半自動半智能機器自行解決所有問題。)

當然，這里邊還是需要有人來監(jiān)管進程，不過在很大程度上只需要一些入門程序員。
如果你看一些網(wǎng)站、UI設(shè)計，你會發(fā)現(xiàn)這樣的事會經(jīng)常發(fā)生。種類繁多的工具層出不窮，讓每一個人都可以訪問高質(zhì)量吸引人的移動應(yīng)用網(wǎng)站和UI。

我知道很多開發(fā)者在他們知道自己的工作被拿出來討論，并且很有可能被放棄的時候，會很生氣。但是，對于一個工作很多的傳統(tǒng)系統(tǒng)管理員，已經(jīng)開始使用云服務(wù)來調(diào)整工作，使之更高效。現(xiàn)在關(guān)于系統(tǒng)管理硬件的工作集中在Amazon、Google、 Microsoft、 Apple以及提供其他云端服務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)中心。因此，編程入門變得越來越低門檻，就如同，蘋果發(fā)布的新編程語言Swift比Objective-C容易學習一樣。

那么，在5年之后，程序設(shè)計會是什么樣子呢？10年之后，20年之后呢？

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