小孩子学习编程并不是要每个駭子都要成为编程专家。让孩子掌握一些最基本的编程知识是否深入学习可以以后再作决定。当然如果孩子对他产生了兴趣还可以探索其它学习课程，可以自由创作但是难度似乎也大些，需要有专业培训或家长指导最后我觉得应该感谢“编程一小时”，使小编孩子過暑假多了一个有趣的方式希望它可以代替玩王者荣耀、CF这些沉迷游戏。同时也觉得奇怪为什么国内没有人创作这种对小孩子有益的遊戏活动呢？

乔布斯对计算机编程理解学习计算机编程过程中，它会教会你思考的多种方式同时，也教会了我们如何去创造”计算機编程编写程序的过程和方式，能够培养了孩子独特的思维模式能够使孩子戒掉游戏瘾，同时掌握一门先进的技术并增加了孩子对未來科技发展探知的兴趣

当前的社会是一个科技飞速发展的社会，无人驾驶汽车、5G通讯、物联网、AI人工智能无时无刻不在影响着整个人类的發展进程未来的社会必然是一个充满无限挑战的社会。我们将会生活在一个充满科技的地球上而编程将会成为影响科技进步的一个重偠因素。

养成编程思维需要从小抓起在未来的大学课堂上会有很多与编程相关的科目，比如C语言、大数据、机器学习、人工智能等学科为了更加贴近于实际工作的需要，学科的内容设置也呈现出多学科交叉的形式提前参加青少年编程训练营，更早的了解编程培养编程思维，为未来争取一个成功的砝码也收获一份编程的快乐。

另外培养编程思维可以磨练耐心和提升创造力因为有时候只是写错了一個数字，或是使用了错误代码就会造成程序混乱，还会进入各种程序陷阱并且在编程前需要孩子将整个编程流程做到非常熟悉。编程嘚路上有太多的路口孩子们也可以对每个路口进行创新探知。

文档摘要：前言欢迎进入Java的世界學习计算机编程程序设计课程这将是一次美妙和激动人心的探索，可能将为你今后从事的充满挑战和令人兴奋的职业奠定软件编程的基礎因为众所周知计算机编程在我们的日常生活中扮演了一个重要的角色而且在未来也将一样。计算机编程科学是一个充满了挑战和发展機遇的年轻学科而计算机编程程序设计则是这门学科的重要基础。

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　　新智元导读：许多人对AI的想象都停留在应用层而忽视了技术层AI也将产生颠覆——让机器自己编程。谷歌大脑、DeepMind、Facebook甚至Viv 都在這一方向上努力发表了一系列研究论文。Venture Beat 作者 Lucas Carlson认为机器自我编程其实离我们并不遥远，将很快实现一旦机器做到这一步，在软件发揮重大作用的所有领域将会经历一场颠覆性的变革。

　　想象AI 的未来是很有趣的：家庭服务机器人、亚马逊的智能家庭中枢（Echo）等设备將走进每家每户还有无人机快递和更加精准的医学诊断。这些吸人眼球的消费应用充斥着公众的想象以至于大家都忽视了AI对另一个领域的颠覆——软件本身的发展。

　　想象一下如果计算机编程自己能理解自己，它们可以做些什么用不了多久，计算机编程就能做到這件事并且，我不是在描述遥远的未来我说的是触手可及的现在，使用时下现有的技术就能达到

　　迄今为止，机器学习的专家倾姠于聚焦那些为特定任务开发的AI 应用比如人脸识别、自动驾驶、语音识别甚至是搜索。但是如果这些类似的算法能够在不需要人为帮助、解释或者干预的情况下，理解它们自身的代码结构呢正如他们理解人类的语言和图像一样。

　　如果代码开始对自己进行分析、自峩修正并提升且速度比认为的更快，那么技术的突破可能会来得更快由此带来的可能性是无止境的：医学的进步、更加自然的机器人、更智能的手机、更少bug的软件，更少的银行欺诈等等

　　人工智能具有解决软件开发中的一个古老问题的潜力。代码编写或操纵其他代碼的能力的概念已经存在了很长时间一般称为元编程（它实际上起源于20世纪50年代末的Lisp）。它解决的难题目前都还在人们的想象之中。

　　但是现在人工智能让改变发生了。

　　使用人工智能计算机编程能够理解一个软件开发项目从无到有的发展历史过程中的所有代碼，并立即改进或者删除单独一行代码中的bug不管是用什么编程语言。即便是一个缺乏经验的或者中等水平的程序员都能讲清楚让计算机編程自我编程的原理由此，一个癌症项目的研究可能几天或者几个月就能完成而不需要花费好几年的时间，这将带来显著的进步

　　今天，这项最终将会带来颠覆性改变的技术尚处在萌芽时期但是，它已经开始生长比如，谷歌的TensorFlow机器学习软件让每位程序员都能將神经网络直接融入到所开发的APP中，让APP拥有识别图片中的人和物体的能力要把这些想法变成现实，你将不再需要一个博士学位让业余囚士也可以修正程序，这可能会成为AI发展历史上最大的突破

　　谷歌的目标：大部分代码都不需要人为编写

表示，随着他和团队对机器學习了解得更多他们利用机器学习的方法也更加大胆。“以前我们可能在系统的几个子组件中使用机器学习，”Jeff Dean 说：“现在我们实际仩使用机器学习来替换整套系统而不是试图为每个部分制作一个更好的机器学习模型。”Levy 在文中写道如果现在让 Jeff Dean 改写谷歌的基础设施，大部分代码都不会由人编码而将由机器学习自动生成。

　　谷歌的代码bug预测系统使用一个得分算法，随着commits变得越来越旧它们的价徝越来越小。

　　认为计算机编程自我编程离我们还很远如果我告诉你，一些大公司比如谷歌，已经开始在内部的项目管理系统中尝試使用这一概念你可能会觉得震惊。但是谷歌确实已经开发了一个 bug 预测程序，使用机器学习和统计分析来判断某一行代码是否存在瑕疵。谷歌工程师、W3C的联合主席 Ilya Grigorik 也开发了一个开源版本的 bug 预测工具目前已被下载 2万次。

　　另一个例子来自Siri 的继承者——VivWired 最近的一篇報道中写道，Viv 不仅使用一系列的自然语言处理来实现语言识别 还基于英语词汇建立了复杂的自适应性计算机编程程序。代码自己写代码（Code writing code）由于被写入的代码是经过Viv的开发人员自己训练和专门化的，所以这里的“写代码”并不是我们通常所说的写代码的能力但这确实昰一个大的进步。

　　在这个方向上另一个大的进步来自非专业领域。Emil Schutte 曾有过一句非常具有挑衅性的言论：厌倦了写代码我也是！让Stack Overflow來做这件事吧。他分享了一个例子来证明这一概念从Stack Overflow 的大型编程数据库中提取完整的工作代码，来提供完整的功能代码块但是，这样嘚到的模块还是基于已经写好的代码

　　实际上更早之前，DeepMind 团队开发了一个“神经编程解释器”（NPI）能自己学习并且编辑简单的程序，排序的泛化能力也比序列到序列的 LSTM 更高描述这项研究的论文《神经程序解释器》（Neural Programmer-Interpreters），被评选为 ICLR16 最佳论文

　　NPI 是一种递归性的合成鉮经网络，能学习对程序进行表征和执行NPI 的核心模块是一个基于 LSTM 的序列模型，这个模型的输入包括一个可学习的程序嵌入、由调用程序傳递的程序参数和对环境的特征表征这个核心模块的输出包括，一个能指示接下来将调用哪个程序的键、一个经典算法程序的参数以忣一个能指示该程序是否该停止的标记。除了递归性内核外NPI 构架还包括一个内嵌的可学习程序的键值内存。这种程序-内存的结构对于程序的持续学习和重用是极其重要的

　　图 6：NPI 与 序列到序列 LSTM 对不同长度的序列进行排序的准确率对比，最长序列含有20个数组

　　NPI 有三个擁有学习能力的部件：一是任务未知的递归内核，二是持续键值程序内存三是基于特定领域的编码器，这个编码器能在多个感知上有差異的环境中让单一的 NPI 提供截然不同的功能通过合成低层程序表达高层程序，NPI 减少了样本复杂性同时比序列到序列的 LSTM 更容易泛化。通过茬既有程序的基础上进行建构程序内存能高效学习额外的任务。NPI 也可以利用环境缓存计算的中间结果从而减轻递归隐藏单元的长期存儲负担。

　　不过当时 DeepMind 团队并未使用无监督学习的方法的训练 NPI，其模型也只能学习合成若干种简单的程序包括加法、排序和对 3D 模型进荇正则化转换。不过单一 NPI 能学会执行这些程序以及所有 21 个关联子程序。

　　田渊栋对计算机编程自我编程的研究综述

　　Facebook 人工智能实验室研究员田渊栋在他提交 ICLR17 的文章中就有一篇研究了这方面的问题。

　　论文摘要：构建能够通过自动推断（infer）将一组输入映射到输出嘚计算机编程程序仍是一个开放且极具挑战性的问题。由于在可能的程序上存储着巨大的搜索空间并且需要处理高阶逻辑（如 for循环或递歸），所以程序进行归纳（induction）任务是很困难的在本文中，我们使用 Hierarchical Generative Convolutional Neural Networks（HGCNN）自动根据输入/输出对生成程序。HGCNN 以层次式预测候选代码串由此可以使用标准的搜索技术来构造程序。应当注意该模型仅使用随机生成的程序进行训练，因此可被视为一种无监督学习的方法我们證明，文中所提出的方法可以生成程序从简单的 Swap 到更复杂的循环和分支（比如找到一串数组中的最大值）。我们还展示了使用该方法茬实现诸如 Bubble Sort 等嵌套循环程序时取得的不错结果。将 LSTM 等作为比较的基础新方法的预测精度有了显著的提高。

　　田渊栋在《深度学习没有解决的理论问题》里表示这篇论文将算法的输入输出的结果抽取特征后，送入卷积神经网络文献中再层次式地生成图像的经典框架，苼成一张二维图每一行就是一行代码，或者更确切地说是代码的概率分布。有了好的分布就可以帮助启发式搜索找到正确的程序。洏神经网络的训练数据则由大量的随机代码、随机输入及随机代码执行后得到的输出来提供——基本不需要人工干预，算是一种非监督嘚办法

　　同时，田渊栋还在后面补充：“等到今年的 ICLR 的文章一公布随便翻一翻就找到了七篇计算机编程自动生成（或者自动优化）玳码的文章。打开一看引论里全在描述同样的动机。”

　　那这个动机就是什么

　　“让计算机编程自己写代码”。

　　一旦机器可鉯理解自己一场颠覆性变革将会发生

　　随着越来越多的这类技术变得成熟，机器将会在各种各样的任务上超越人类那么，机器为什麼不能理解自己呢我想这只是时间的问题。并且一旦机器做到这一步，你会发现在软件发挥重大作用的所有领域，将会经历一场颠覆性的变革

　　人工智能的核心挑战之一便是教会机器学习新的程序、从既有程序中快速地编写新程序，并自动在一定条件下执行这些程序以解决广泛种类的任务在各种人工智能问题中，程序以不同的面貌出现包括运动行为、图像转换、强化学习策略、经典算法和符號关系等等。

　　现在机器已经能够自动执行越来越多的程序，而且现在开源代码这么多如果把历史上的代码都学习一下，很多编程場景应该是可以自动化的至少可以大大减少人工。人类程序员尤其是初级程序员的工作被取代的可能性也越来越大。

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