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关于 ChatGPT 爆火而引发的热议已在网络上持续了将近半年,无数人把这个无所不能的对话机器人当做生活、工作助理,用其代替搜索引擎、生成流畅的翻译、甚至撰写文章、剪辑视频、分析数据,享受着“不劳而获”的便利和高效体验。
自然而然地,一些老生常谈的话题,比如“机器人是否终将会取代人类”,再次频繁出现在报道的头条。与往常不同的是,向来被认为是“硬核高技术工种”的程序员,这一次也轮到他们被推至失业话题的风口浪尖。随手点开与 ChatGPT 相关的讨论,总能精准捕捉到程序员们发出的感慨:
“只要告诉它我的需求,它甚至能帮助我开发小程序……”
“我写几分钟的代码,ChatGPT 只需要几秒钟……”
“虽然 ChatGPT 写出的代码漏洞很多,但是我写出来的漏洞更多……”
尽管从各类测试报告的结果来看,目前 ChatGPT 仍然无法独立解决需要依靠大量人类经验与创意的问题,因此过分的杞人忧天听起来总有些贩卖焦虑的意味;然而 GPT 正在模仿人类思考的趋势,着实给日常生活陷入惯性思维的人们敲响了警钟。
不过,任凭这股划时代的风吹到哪儿去,有一点是毋庸置疑的:人工智能无法替代人类大脑。而要想摆脱新技术日新月异变革所带来的危机感,首先就是调整自己的思维方式。对于程序员来说也是如此:为什么难以理解一段陌生的代码?如何设计出高质量的代码?如何快速掌握新的编程语言?这些困扰着程序员们的问题,其实都可以从认知层面上解决。
新书《程序员超强大脑》,便是作者从大脑的认知功能出发,帮助程序员理解大脑如何加工代码的科学方案。作者费立安·赫尔曼斯在从事少儿编程教学工作时,发现自己对大脑的工作机制一无所知。她意识到需要加深对认知的理解,从而提高阅读代码和编写代码的效率,于是开始深入研究如何思考和学习。通过阅读、交流并参加相关的讲座和会议,她将积累的学习经验于这本书集中体现。
本书从认知科学角度剖析优秀程序设计背后的脑科学原理,为你揭开大脑思考编程的奥秘。你将了解如下内容:如何高效地学习新的编程语言,如何快速地理解复杂的代码,如何牢固地记住各种语法,如何在繁杂的程序设计工作中优化认知资源。
本书分为四大部分,一共13章。由于各章之间互有联系,因此建议按章节顺序阅读。每章都包括若干应用场景和练习,以帮助读者消化概念并加深理解。某些情况下,你需要选择一个最适合自身情况的代码库来完成练习。
此外,这是一本适合放在床头案前随时翻阅的参考工具书,适合各个层次的程序员阅读,初学编程的新手也可以阅读。
ChatGPT时代,人类程序员如何用好认知优势
Stack Overflow“百万声望值”程序员Jon Skeet作序推荐
专为程序员而写的大脑使用指南,理解大脑工作机制,Python/JavaScript/Java……任何语言统统轻松学
费莉安·赫尔曼斯(Felienne Hermans)
荷兰莱顿大学副教授,致力于研究人类如何利用认知科学快速、高效地学习程序设计语言。费莉安对 ChatGPT 给软件工程领域带来的深远影响有独到见解,多次就这一话题接受媒体专访。她是 TC39( JavaScript 标准委员会)成员,还自创了 Hedy 程序设计语言。
蒋楠
出身电子与计算机工程专业的高级技术产品经理,负责 C 端产品的规划和设计,对算法和数据密集型应用同样兴趣浓厚。兼具科技图书译者、马拉松跑者、航天爱好者等多重身份,译作包括《计算机简史(第3版)》《计算机科学精粹》等。
学会编程,不仅可以解决现实生活中错综复杂的实际问题,还可借编程之眼探索其他的学科知识。当你用 Python 绘制三维图形、解线性方程组、计算导数公式时,或许会豁然开朗:那些令人望而生畏、深奥而无聊的数学知识,同样可以在代码的编织下变得有趣而生动。
《程序员数学(用Python学透线性代数和微积分)》这本书,以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。通过边学边练,你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。
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