AI助力：成为多语言编程专家的新途径
亲爱的朋友们，
尽管我在Python方面的技能远胜于JavaScript，但在人工智能的辅助下，我最近编写了大量的JavaScript代码。人工智能辅助编程正在降低特定编程语言的重要性，但学习一门语言仍然有助于确保你理解关键概念。这正在帮助许多开发者使用我们不熟悉的语言编写代码，让我们在更多的环境中使用代码。
我的背景是机器学习工程和后端开发，但人工智能辅助编码让我可以轻松地使用JavaScript（JS）或TypeScript（TS）构建前端系统（网站或应用程序中用户与之交互的部分），而这些语言是我的弱项。生成式人工智能正在降低语法的重要性，因此我们可以同时成为Python、JS、TS、C++、Java甚至Cobol开发者。也许有一天，我们中的许多人不会再是“Python开发者”或“C++开发者”，而只是“开发者”！
编程语言不再是障碍
在人工智能的驱动下，编程领域正在经历一场前所未有的变革。曾经被视为高不可攀的多语言编程，如今正变得触手可及。即便是像我这样在特定语言（如Python）有专长的开发者，也能在AI的助力下，轻松驾驭JavaScript等其他语言，打破了传统编程的壁垒。
这种变革的核心在于，AI能够显著降低编程语言的门槛。传统的编程学习往往需要耗费大量时间精力，掌握各种复杂的语法和规则。而现在，AI可以帮助开发者快速理解和应用新的语言，从而将更多精力投入到解决实际问题和实现创新想法上。
概念理解的重要性
当然，理解不同语言背后的概念仍然至关重要。这就是为什么学习至少一种语言（如Python）仍然为提示LLM生成Python和其他语言的代码提供了很好的基础。如果你从一种编程语言转移到另一种执行类似任务但语法不同的编程语言——例如，从JS到TS，或C++到Java，或Rust到Go——一旦你学会了第一组概念，你就会知道提示LLM用第二种语言编码所需的许多概念。（虽然TensorFlow和PyTorch不是编程语言，但学习TensorFlow背后的深度学习概念也会让你更容易让LLM为你编写PyTorch代码，反之亦然！）此外，你将能够理解大部分生成的代码（也许在LLM的帮助下）。
尽管AI可以帮助我们编写各种语言的代码，但它并不能取代我们对编程概念的理解。事实上，理解编程概念对于有效地利用AI至关重要。例如，如果你想让LLM帮你构建一个使用React框架的前端，那么了解React如何将前端分解为可重用的UI组件，以及它如何更新决定网页外观的DOM数据结构，将会对你有所帮助。这将使你能够更精确地提示LLM，并帮助你了解如何在出现问题时修复问题。同样，如果你想让LLM帮助你编写CUDA或ROCm代码，那么了解GPU如何组织计算和内存会有所帮助。
不同编程语言反映了组织计算的不同方式，理解这些概念仍然很重要。例如，不理解数组、字典、缓存和内存的人在让LLM用大多数语言编写代码方面的效率会较低。
案例分析：前端开发的AI辅助
以我自身为例，我的专业背景主要集中在机器学习工程和后端开发。然而，借助AI辅助编码，我现在能够轻松构建前端系统，而这在过去是我的一个薄弱环节。通过使用JavaScript（JS）或TypeScript（TS）等语言，我能够快速搭建用户界面，并实现与后端系统的交互。
生成式AI正在降低语法的重要性，这使得我们可以同时成为Python、JS、TS、C++、Java，甚至是Cobol的开发者。这听起来似乎有些不可思议，但AI正在将这一愿景变为现实。或许有一天，我们不再需要被贴上“Python开发者”或“C++开发者”的标签，而仅仅是作为“开发者”存在。
如何利用AI成为多语言编程专家
- 选择一门基础语言：首先，选择一门你感兴趣且应用广泛的编程语言作为基础。Python是一个不错的选择，因为它语法简洁、易于学习，并且在数据科学、机器学习等领域都有广泛的应用。
- 掌握核心概念：深入理解编程的核心概念，如数据结构、算法、面向对象编程等。这些概念是通用的，无论你使用哪种编程语言，都需要掌握它们。
- 利用AI辅助学习：使用AI工具来辅助你学习新的编程语言。例如，你可以使用AI代码生成工具来生成特定语言的代码片段，然后通过阅读和理解这些代码来学习新的语法和概念。
- 实践项目：通过实践项目来巩固你所学的知识。尝试使用不同的编程语言来完成同一个项目，这样可以帮助你更好地理解不同语言的特点和优势。
- 持续学习和探索：编程领域日新月异，新的语言和技术不断涌现。保持学习的热情，不断探索新的领域，才能成为一名真正的多语言编程专家。
深入理解前端系统
类似地，从Python转向使用JS进行更多前端编程的开发者将受益于了解前端系统背后的概念。例如，如果你想让LLM使用React框架构建前端，那么了解React如何将前端分解为可重用的UI组件，以及它如何更新决定网页外观的DOM数据结构，将对你有所帮助。这将使你能够更精确地提示LLM，并帮助你了解如何在出现问题时修复问题。同样，如果你想让LLM帮助你编写CUDA或ROCm代码，那么了解GPU如何组织计算和内存会有所帮助。
AI：编程领域的“通用翻译器”
正如精通多种人类语言的人可以更轻松地与他人交流一样，LLM正在使开发者更容易在多种环境中构建系统。如果你还没有这样做，我鼓励你尝试让LLM用你想要学习但可能还没有学习的语言编写一些代码，看看它是否能帮助你让一些新的应用程序工作。
不同编程语言反映了组织计算的不同方式，理解这些概念仍然很重要。例如，不理解数组、字典、缓存和内存的人在让LLM用大多数语言编写代码方面的效率会较低。AI的角色类似于一位“通用翻译器”，它能够帮助开发者在不同的编程语言之间自由切换，从而更高效地构建各种应用系统。
拥抱AI，成为多语言编程专家，开启编程生涯的新篇章！
祝你编码愉快！
Andrew
