在 AI 编程时代如何找到我们的位置和学习之路 — 也谈“现在学 XX 语言算晚吗”

马斯克的脑机接口已经开始落地了，马斯克也说了，未来的程序都是机器人写了，他自己的学校都不教编程。

很多人都是有多多少少的迷茫的， “现在学某某语言算晚吗”，这是典型的迷茫之一。

三流编程机构永不迷茫，随波逐流，投机倒把，你看他们把各种自己都不信的观念和理由吹的天花乱坠。

作为一个全心全意努力奔着被 AI 赶下岗的我来说，觉得不如提出一串问题。

以前我一直通过 ChatGPT 找答案，我发现这是很愚蠢的，所以我换了一个思路，让 ChatGPT 提问题，我创建了一个私人的苏格拉底风格的 AI 来帮我刨根问底，关于这个主题，这是它提出的问题：

1. 马斯克提出的关于脑机接口和机器人编程的未来展望，对你个人而言，它带来的最大变化是什么？
2. 在一个可能由机器人完成大量编程工作的未来中，人类程序员的角色将如何转变？
3. 如何看待当前编程教育机构的质量和他们对未来的预测？是否存在一种更理想的方式来教育未来的技术人才？
4. 学习编程语言的价值是否仅限于编写代码？还是说，编程教育在教授逻辑思维、问题解决和创新方面也有其不可替代的作用？
5. 如果未来的程序真的全由机器人编写，那么人类应该如何准备自己，以保持在技术发展中的相关性和竞争力？
6. 在技术不断进步的背景下，如何定义“迟到”？学习新技能（包括编程语言）的最佳时机是什么？
7. 对于那些感到迷茫的人来说，有什么策略或建议能帮助他们找到自己的方向，特别是在选择学习路径和职业发展方面？

再深刻一点

1. 马斯克提出的脑机接口和机器人编程预测，如何挑战我们对于人类与机器关系的传统理解？它在根本上改变了人类与技术的互动方式吗？
2. 在一个越来越多由机器人和人工智能系统完成工作的世界中，人类的创造力和情感智能的价值将如何被重新评估和定义？
3. 如何看待技术进步对教育内容和方法的影响？传统教育（如编程语言学习）在未来是否还有其立足之地，或者我们需要彻底重构教育体系以适应新的技术现实？
4. 技术进步，特别是在编程和人工智能领域，是否加速了社会经济分层，创造了新的不平等？如果是，如何通过教育或政策干预来缓解这些不平等？
5. 如果未来大部分编程工作确实由机器完成，人类在技术创新和发展中的角色会如何转变？我们如何培养未来的工作者，以使他们能够在这样的未来中找到有意义的角色？
6. 在讨论编程语言学习的“时效性”时，我们是否也应该考虑学习和创新的持续性？如何在追求最新技术的同时，维持一种对基本原理和长期学习价值的重视？
7. 面对未来可能出现的技术和社会变革，个人应如何平衡专业技能和通识教育的重要性，以确保自己的适应性和韧性？

这些问题不用正儿八经的回答，唯一有用的是思考，我们迷茫的根源是什么，我们所处的社会环境，规则，所受的教育，以功利性驱动的人生模式其实就是我们迷茫的原因。

扪心自问，为什么要学习 coding ，是为了一口饭吗？
coding 终究被 AI 取代，马斯克大神将编程学习拍到地板上，你绝望了吗？

当你从功利性角度出发考虑学习编程时，就已经输了。

“人类一思考，上帝就发笑”，如果人类还站在功利性基础上使用所谓的逻辑和理性解释世界，AI 应该要笑了。

所以呢，最后的观点是什么呢？

我以为是直觉，把困惑的问题交给直觉，交个自己的潜意识。

人类大脑大约有 860 亿个神经元，与人类的直觉相比，AI 的所谓“涌现”，只是初生的大猩猩。

保持终身学习，让知识在大脑中内化，摒弃各种现实世界的评判规则，打破思考边界。

最后，永远不要标准答案。

prenwang

62 天前

@kneo 简单说你是“精神胜利法”可能不服气，随便说几句

直觉并不是一个简单的决策过程，而是基于人类大脑复杂结构和长期经验累积的结果。AI 能在特定任务上表现出色，但仍然缺乏人类的直觉、情感和道德判断能力。人类的直觉是基于非线性和非逻辑过程的，而 AI 主要依赖于数据和算法，这意味着它们在理解人类的复杂性、创造力和直觉方面仍然有很大局限。

“860 亿低效神经元”和“六百四十亿比特”的比较，无知的偷换概念。神经元是生物神经系统的基本单位，它们通过复杂的网络进行信息处理，这种处理方式与数字计算机的线性和逻辑处理有本质的不同。神经元之间的互动创造了人类思考、情感和直觉的基础，这是目前任何 AI 系统无法复制的。

挑战现有规则和扩展思考边界是人类进步的驱动力。你评价为为“鸵鸟策略”，不过是体现你的思维懒惰。

你对别人的嘲笑不过是体现你的无知和傲慢，这是生存的障碍，孩子，醒醒吧。