你知道人类目前的编程语言到底有多少种?
C、C++、C#、Java、Python、PHP、JavaScript、Go、Rust……
但不论有多少种,这些都不重要了。
未来也许只会剩下唯一一种编程语言,AI将彻底改写人机交互的定义。
伦敦科技周上,老黄一句话震撼全场:「未来新的编程语言应该叫Human」!
多亏了人工智能,即使非程序员也可以编写代码。
让计算机编写程序的方法就是「礼貌地询问」,就像你向一个人提出请求一样。
现在,突然之间……出现了一种新的编程语言。
这种新的编程语言叫做「Human」。
老黄的意思很明显——
没有人会去再学数据结构和算法导论,甚至提示词工程都已经过时。
未来你最应该学会的是如何用Human语言来和AI沟通——不论是中文、英语、法语、德语还是孟加拉语。
没有操作系统、没有C语言、没有Java、没有Python、无需再学习算法和数据结构,只要你会说「Human」语言。
人机交互将真正进入一个全新的时代,程序员作为职业或许从此将消失,任何人都可以用Human语言来和AI、和机器沟通。
这个趋势已经在现实中不断地上演和被强化。
Vibe Coding(氛围编程)+ Human语言 = 人人都是程序员。
别以为这只是概念噱头——现实世界已经走在前面了!市场对AI编程工具的热情不断爆发。
Cursor、Windsurf等估值不断的走高:
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这些AI编程助手可以轻松地将用普通人类的语言写成的提示转化为代码。
依赖这些AI助手编写完整程序的做法,催生了被称为「Vibe Coding(氛围编码)」的编码范式,甚至Vibe Coding之上还有「氛围界面」。
回顾编程语言诞生的历史,当下我们正处于「Human编程语言」的新轮回。
AI迫使我们再次重新发明了编程语言——Human会成为人机交互最终的桥梁吗?
未来的人机交互或将建立在自然表达与形式精度的完美结合上。
人类多年来实现了「与计算机对话」的梦想,却发现必须教它们如何精确倾听。
想象你在给一个语言流利但从未出过门的人指路。
你说:在那棵大树那里左转。
他却问:哪棵树?多大算大?是你的左边,还是树的左边?
经历无数次糊涂的旅程后,你最终制定了一套精确的指令:
出门向北走三条街,在街角的麦当劳处左转。
70年前计算机发展的真实写照——如今又再度上演。
1950年代,科学家尝试用英语与计算机交流,结果惨败。于是他们发明了FORTRAN、COBOL等编程语言——这些正式、精准、无歧义的交流方式。
之后就是我们熟悉的各种编程语言,这些语言推动了数字时代几十年的发展。
直到AI出现,我们又能用自然语言对计算机发号施令了。
像ChatGPT就能理解「帮我写个按字母排序名字的函数」。
人类友好型计算,似乎回来了。
但剧情反转来了:我们发现了当年放弃自然语言的那些老问题,又重新找上门。
于是人类又一次被迫发明正式语言来解决问题。
欢迎来到计算史上最大规模的「似曾相识」。
第一次失败
时间是1954 年,乔治城大学的研究人员正准备创造历史。
他们开发出一台能自动将俄文翻译成英文的机器。
演示非常成功——60句话翻译无误,媒体纷纷宣称「实时翻译」已成现实。
但真相是:这一切不过是障眼法。
系统只能识别250个词和6条语法规则,测试句子也都是精心挑选的。
就像你只会把特定的句子比如「猫是黑的」翻成法语,却自称发明了万能翻译器。
最终,1966年的ALPAC报告宣判机器翻译比人工翻译更贵、更慢、更不准。
自然语言计算宣告死亡。
正式编程语言革命
FORTRAN之父John Backus一语道破:用自然语言与计算机交流,是「一场近身肉搏」。
他提供了激进的解决方案:创造专为人与机器沟通而设计的新语言——编程语言。
正式编程语言的四大基石:
1.无歧义语法:程序只有一种解释方式
2.组合语义:复杂意思由简单部分构成
3.无上下文结构:不依赖文化或背景知识
4.数学基础:基于逻辑推理而非人类解释
这不仅是技术选择,更是生存之道。正式语言解决了人与机器之间的沟通难题,才有了后来的计算机革命。
AI带来新一轮混乱。
时间快进到2022年11月,ChatGPT发布,仅用五天用户突破百万。
你可以对它说:「帮我写个分析客户数据并生成图表的Python脚本」,它竟然能完成!
ChatGPT彰显的前景似乎无限「美丽」:
然而,几百万用户开始日常使用后,熟悉的问题再次出现。
穿着新衣的老问题
问题1:多义词陷阱(再现)
让ChatGPT「bark up the right tree」(用对方法)——是操作树型数据结构?还是处理错误日志?模糊性再次成为障碍。
问题2:语境混乱(仍在)
「设个八点的闹钟」—— 它会问:早上还是晚上?哪个时区?哪一天?自然语言依旧假设存在共享上下文。
问题3:编造问题(新麻烦)
AI的新问题是「自信地胡说八道」:它能生成看似真实的学术文章,但作者和期刊全是假的;它会写调用根本不存在的API的代码。看起来像真的,其实全错。
问题4:可靠性缺失(更严重)
让它写整整500字,结果总有偏差。日常用途无妨,但对于关键系统,这是致命问题。
我们再次撞上了1950年代的同一堵墙。
正式编程语言回归
科技界并未因AI出错而放弃,而是像当年一样,开始构建更可靠的正式系统。
第一步:提示工程框架
程序员不再随意发问,而是设计结构化提示:
这些不只是技巧,而是正在形成的新型 AI 交流正式语言。
第二步:AI标记语言
正在出现专为 AI 设计的新语言:
第三步:结构化框架
公司开始构建系统化方法:
趋势清晰可见:
1950s:自然语言失败→正式编程语言
2020s:自然语言AI崛起→出现问题→正式AI交流语言再现→进化为新的Human编程语言
我们正见证「提示编程语言」(Prompt Programming Languages)的诞生 ——
在自然语言风格下,融入计算精度的正式系统。
从趋势和历史来看,新的Human编程语言路径是:
近期(2025–2027):正式化阶段
中期(2027–2030):融合阶段
远期(2030+):融合进化
最佳平衡点
未来不会抛弃自然语言,而是在其之下加上一层形式精确。
就像现代编程语言比汇编语言更易读,却依然保持数学精度。
最终形成三层架构:
1.人类层:自然语言交互
2.翻译层:自动转为正式规范
3.机器层:依靠正式协议可靠执行
回顾以上的编程语言轮回史,不仅仅是数字计算发展的历史,更揭示了人与机器交流的本质规律:
人类语言灵活,效率高,哪怕说「拿那个东西」,别人也能理解上下文。这种歧义带来创造力、诗意和丰富表达。
真相二:精确是机器的生存法则
计算机执行任务必须毫不含糊。像「在那棵大树处左转」这种句子,对人类没问题,但对自动驾驶汽车可能致命。
真相三:人机交互的「桥梁」一定是正式语言
每一个成功的界面——从编程语言、UI设计到API接口,最终都发展出了正式结构。人与机的有效沟通,离不开这种桥梁。
真相四:每一轮循环都在升维
我们不是走回头路,而是在螺旋上升。1950年代的语言要求懂二进制,现在的AI框架几乎像对话一样自然。
未来还会更自然、更精准。
这种循环升维中蕴藏着真正的创新,突破点不在于消除歧义,而是系统化地管理歧义。
未来的AI交互语言将:
也许你可以把它看作「终极编译器」:无缝将人类意图转为机器精确行为。
我们起初是为了摆脱自然语言的模糊性,才创造了编程语言,推动了数字时代。
AI把我们带回自然语言对话——却也让我们重新面对同样的老问题。
但这一次,我们不再是从零开始。我们有70年建立正式系统的经验,理解其中的规律,知道该往哪走。
问题不在于我们是否会为 AI 构建正式语言,而是我们能多快构建、多优雅地桥接人机之间的鸿沟。
AI一旦足够重要,就会对可靠性提出要求,正式方法自然会跟上。
当你下次为ChatGPT误解你的提示而烦恼时,不妨记住:你正亲历下一代人类交流革命的诞生。
我们不是在回头,而是在螺旋式进化——将人类语言的灵活性与形式逻辑的精确性完美融合。
这场循环,不是问题,而是进化本身。
未来属于能连接人类意图与AI精度的人。
参考资料:
https://www.entrepreneur.com/business-news/nvidia-ceo-jensen-huang-says-ai-lets-anyone-write-code/492985?
utm_source=flipboard&utm_content=user/entrepreneur
https://pub.towardsai.net/were-back-to-square-one-why-ai-is-forcing-us-to-reinvent-programming-languages-again-7d6a0abed918
https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1l3h3j6/we_had_vibe_coding_now_its_time_for_the_vibe/
https://x.com/karpathy/status/1930354382106964079
文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 :定慧
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0