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假设你是被问的程序员，你会如何回答这个问题?

你可能会回答，需要编写代码来计算温度，首先确认几个相关属性和值(理论值)，然后建一个基于时间为变量的热力系统计算公式，将值代进去就可以推出来最后的结果了。最后将算出来的温度值告诉第一位程序员，再由他去根据具体的环境情况，整合上可能存在其他未知或已知的影响因素导致的偏差，最后得出一个更接近真实的答案。

那如果说，结合机器学习、人工智能、自然语言处理和代码生成技术，被问的程序员如果是机器人，是否可以解决这个问题?

对此，研究人员表示，根据目前的编程趋势和研究方向表明，到 2040 年之前，这个问题的答案很可能是“否”。因为其面临的主要挑战是机器生成代码(Machine-generated code，简称 MGC)的硬件设施和软件需求之间存在一定的距离。虽然目前的市场上如微软的 DeepCoder、Google 的 AutoML 和 DARPA 推进机器学习的概率编程(PPAML)等程序，已经实现了使用 MGC 技术，但是研究机构希望以更快的速度从头开始编写新的代码，精简 MGC 技术。

而对于一个人类程序员来说，他们需要一个更高阶的语言，或合适的自然语言处理界面来选用机器编程的代码。机器写代码，不像人写代码，需要跨越不同的硬件类型，可能也需要更抽象更高效的语言来进行机器之间的信息沟通。所以研究人员都在期待着有强大的硬件出现，支撑着 人工智能 快速产出代码，也能跑起来人机混合编码的程序。

如此一来，随着时间推移，2040 年之后，感觉程序员迟早会被 人工智能 取代，但是研究人员表示，本质上，人工智能所带来的 MGC 技术旨在帮助人类提升工作效率，将程序员的时间和智力资源可以释放出来，以解决更复杂的问题。

文章出自：http://qh.itpxw.cn/ai/python/201737773.html

文章标题：人工智能机器人会抢了什么人的饭碗

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