江湖上一直流传着这样的传闻：“程序员们很快就要失业了，因为人工智能马上就能写出完美的代码了”。 人工智能是以软件的形式存在的，编写了这些强大的软件的码农们，如果被自己编写的代码所取代，来写出新一代的代码，那会是一件神奇而又悲伤的故事。 我们今天就来看看人工智能在软件开发领域里的现状，我们距离这个传奇还有多遥远？

有人说软件开发是一种艺术，有人说软件开发需要工匠精神，不管是哪一种说法，软件开发都是一个创造性的工作，而机器曾被认为是缺乏创造力的，但是随着深度学习的发展，人工智能在一些创造性的领域也得到了飞跃的发展。
同为创作，AI离写代码还有多远？
很难判断
深度学习是一种监督学习算法，需要大量标注的数据，也就是说对数据的正确和错误打标签。但是代码很难用正确或者错误的标签来标记。也很难用数值来量化。而可用于训练的已标注的代码也非常少。
容错率低
对于谷歌的猫狗判别算法，能有个90%可能就算是不错了，但是软件代码有99%都是对的，那可还是编译不通过，软件要求不能有任何错误。不同于自然语言，代码对于噪声非常敏感。
复杂的上下文
开发软件需要大量的上下文知识，需求的分析，系统的非功能性要求等等，如何把这些知识融入到代码，对于AI来说，挑战颇高。
尽管如此，人工智能在软件开发领域已经开始有所突破，那么我们就看看AI现阶段都能做些什么？
代码辅助
代码辅助指的是辅助写代码的一些功能和过程。例如代码自动补全，代码搜索推荐，代码转换等。人工智能在这个领域大有可为，想想我写代码的时候，一大半的时间在查文档，还有一大半的时间在搜google和stackoverflow，人工智能可以很好充当码农的好助手。在这个领域里，已经有了不少的创业公司和相应的产品。
代码翻译转换
记得我在某德国BI企业的时候，当时产品开发做了一件事，就是把一个之前用C++写的产品用Java重写了一遍，大公司就是这么任性，虽然功能完全没有变化，但是我就是喜欢Java，因为Java代表着更先进的生产力。后来Java被竞争对手O记给收了，估计做此决策的人想死的心都有了。这个时候你需要一款代码自动翻译转换工具。
代码生成
代码生成聚焦在特定领域或特定任务的自动编程，即Domain-Specific Automated Programming（DAP）和Task-Specific Automated Programming（TAP）。目标是让机器完成简单的编程任务，解放开发者繁重的编程工作。

这个可能是目前最接近于取代码农工作的AI。
总结
机器会取代人类么？

人工智能会抢走码农的饭碗么？

AI有想象力么？

这些问题，我没有答案，当马斯克推出他的脑机接口的时候，我在想，未来AI和人类的交互会变得更容易，AI可能不会取代人类，但是它会和人类融为一体，我和我的AI结对编程，那样应该也不错！