刚入行的时候，学习的第一门语言是C语言，其对内存及指针的操作想必折磨过每一个初学者，当时我们将C语言称作高级语言。所谓高级语言是区别于机器代码，二级制码，汇编语言的编码规则，方便人学习使用的语言。我们使用高级语言编码，通过编译器编译成二进制码机器代码，运行程序的时候，由硬件解析这部分代码进行计算，输出结果。几年过去了，我从事了前端开发工作，因为非常贴近终端用户，所使用的语言变得更加高级！在JS的基础上，又扩展了JQ、lodash等工具库甚至随着js新标准的推出，出现了三大框架，移植了其他语言的特性和设计。曾经的C语言一度被大家归类到底层语言，貌似在贴近应用开发的群体看来，C语言不再是高级语言了，虽然偶尔会用到C语言编写的高性能扩展丰富我们的应用，但是对于客户端开发的我来说，C语言已经离我越来越远。
2022年年末，chatgpt的消息开始传播，号称新一轮科技革命浪潮开始掀起。到了2023年，各种AI模型爆发，人们开始有意无意的关注人工智能的发展。题外话，人工智能分为仿生学派和数论统计分类两个方向，前者注重通过人为制作模仿既有生物的物理结构，来实现人工智能，例如飞机，解决问题的关键是解析和模拟既有生物的物理构造。后者通过以数理归类的方式，依托庞大数据，直接将数据进行归类，不关心过程如何推演和逻辑关系，达到类似匹配和聚类的人工智能，例如人物识别，语音识别。其特点是在解决特定领域的具体问题时，从业人员一般无需了解专业领域的相关知识，而是通过庞大数据训练出符合预期的模型来解决问题。解决问题的关键是数据量的大小和训练算法的选择。后者在语音识别技术实现突破后开始被业界广泛接受，在今年迎来井喷式的爆发。
扯远了，说回正题，如今我们使用的语言大多有几个特点：现在流行的语言大都容易学习，相比过去，在语言本身的熟悉上，成本大幅下降；现在的语言使用方便 快速用于生产，后诞生的语言往往吸收了其他语言的特性和优势，而且彼此长得很像，从其他语言过渡学习成本很低，例如python，go，又或者js的vue react.此外，大多数语言都有了包管理器的概念，极大的提升了语言生态的发展速度。你会发现，越晚诞生的语言，库或包的增长速度越快。IDE对现在流行的语言支持程度也比较高。现在无论是开发环境还是编码效率相比于过去简直是指数级的提升。随着AI时代的到来，微软推出的自动写代码的AI配合现在其他的AI产品，更是带来了让我窒息的效率提升。窒息了懂么？
有人说害怕AI会替代自己的岗位，说实话，这件事正在发生，而且AI一定会比人编码效果更好几乎已成定局。有趣的是，这个怪物居然是这个群体自己创造的。我们假设基础的编码岗位还可以存在5-10年（感觉已经很保守了），那么这些流行的高级语言是否会成为第一批被杀死的语言呢？既然AI已经可以很好的提示和预测我们编写代码，那么离设计程序，做出规划可能也不远了。顺着这个思路，既然高级语言是人类和机器沟通的桥梁，是一种输入编码，那么既然AI可以替代人的工作，是不是就可以过河拆桥了？AI与硬件直接沟通不是更省事吗？就事论事，我能想到的是，训练这种模型需要较多训练数据，而人写的高级语言的数据要远大于人写的底层语言的片段，有人会说，高级语言编译的结果不就是底层语言片段吗？非也非也，高级语言是为了提高效率，使用方便诞生的，其编译成果存在太多冗余，例如内存回收、不合适的算法选择等。那么想要杀死这些桥梁的方法的关键可能是，收集足够多人写的底层代码、提高筛选高级语言编译结果的能力，选择合适的算法。这三者提升的过程可能也会有AI的参与。
大家读到这里，可能觉得这个标题几乎跟这篇文章没有关系了，反而发现AI无处不在，开始越发重视AI了。嗯，这个标题确实和这个文章没啥关系。我只是在此发表一些感慨，胡乱瞎砍！顺便提醒一下愚蠢的人类！最后提醒你一句：你马上就要...
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