自然语言编程无法替代Python的原因

当AI打破语言障碍

互联网上充斥着"编程已死"、"AI是新软件工程师"、"软件开发将在2030年前过时"等言论。这些预测背后有一个迷人的论点：我们正在经历编程演化的又一次迭代。

低级语言（如汇编）让位于高级语言（如C和Python）。自此，Python程序员可以舒适地忽略汇编层面。类似地，这个论点认为自然语言现在可以取代经典编程语言，成为构建软件的工具。

关键差异

编程语言之所以会保留下来，是因为它们（与自然语言不同）是形式化的，因此用它们编写的程序构成了一系列完全指定的指令。

当执行命令x = 1+2时，x在执行后总是会获得值3。这对任何软件中的任何命令都适用——关于命令的预期行为没有歧义。正是这个属性让我们能够完全信任软件，知道今天有效的代码明天也会有效，在一台机器上的代码在另一台机器上会表现相同。

另一方面，自然语言中的指令本质上是未充分指定的，即使在指令相关的关注层面上也是如此。例如，如果一个女人让她的丈夫"去超市买些牛奶"，丈夫通常会假设动词"买"意味着"购买"而不是"偷窃"。

编程作为翻译过程

"构建软件最难的是决定要说什么，而不是怎么说"

——Fredrick Brooks博士，《没有银弹》

我们可以将程序员视为翻译者：一类特殊的翻译者，他们从一种类型的语言（人类的、自然的、未充分指定的）翻译成另一种（形式化的、完全指定的）。

从自然语言移动到完全指定的语言迫使程序员/翻译者对他们手头任务的理解达到更高的清晰度。详细说明（=完全指定）各种情况应如何处理的过程，不仅仅是写出已知内容；它是一个发现和揭示的过程，揭示出源语言未充分指定性质所允许掩盖的所有隐藏假设和后果。

自主性、责任与氛围编程

原型、副项目和探索性代码都是氛围编程蓬勃发展的场景，因为用户不关心正在构建产品的许多方面。他们希望某些核心逻辑能够基本工作，而不必考虑许多细节。

使用氛围编程可以如此轻松地生成想法原型，这可以成为巨大的生产力放大器。其原因直接来自我们上面的分析：看到自然语言陈述的完全指定实例可以帮助开发人员、产品经理和客户澄清他们真正想要的是什么——这是探索和发现流程的一部分。

结论

在本文中，我们试图阐述经典编程不会很快消失，也不会被"人类"取代的观点。我们认为，如果我们要保留今天软件产品的许多属性，形式化语言必须是我们用来与计算机交流的语言。

当一个人学习编程时，他们确实学习了一门新语言，但他们在工作中培养的、可以从一门编程语言转移到下一门编程语言的技能，与语言技能相当不同。这些包括（但不限于）：

• 如何将大问题分解为更小、模块化且可解决的子问题
• 如何定义可以执行、跟踪和调试的软件流程
• 如何封装系统的不同部分，使其输入和输出完全指定，并可以作为与其他组件的接口/契约

这些是程序员为工作带来的更深层次技能。