你知道人類目前的編程語言到底有多少種？

C、C++、C#、Java、Python、PHP、JavaScript、Go、Rust……

但不論有多少種，這些都不重要了。

未來也許只會(huì)剩下唯一一種編程語言，AI將徹底改寫人機(jī)交互的定義。

倫敦科技周上，老黃一句話震撼全場：「未來新的編程語言應(yīng)該叫Human」！

多虧了人工智能，即使非程序員也可以編寫代碼。

讓計(jì)算機(jī)編寫程序的方法就是「禮貌地詢問」，就像你向一個(gè)人提出請求一樣。

現(xiàn)在，突然之間……出現(xiàn)了一種新的編程語言。

這種新的編程語言叫做「Human」。

老黃的意思很明顯——

沒有人會(huì)去再學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法導(dǎo)論，甚至提示詞工程都已經(jīng)過時(shí)。

未來你最應(yīng)該學(xué)會(huì)的是如何用Human語言來和AI溝通——不論是中文、英語、法語、德語還是孟加拉語。

沒有操作系統(tǒng)、沒有C語言、沒有Java、沒有Python、無需再學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，只要你會(huì)說「Human」語言。

人機(jī)交互將真正進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代，程序員作為職業(yè)或許從此將消失，任何人都可以用Human語言來和AI、和機(jī)器溝通。

這個(gè)趨勢已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)中不斷地上演和被強(qiáng)化。

Vibe Coding（氛圍編程）+ Human語言 = 人人都是程序員。

別以為這只是概念噱頭——現(xiàn)實(shí)世界已經(jīng)走在前面了！市場對AI編程工具的熱情不斷爆發(fā)。

Cursor、Windsurf等估值不斷的走高：

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這些AI編程助手可以輕松地將用普通人類的語言寫成的提示轉(zhuǎn)化為代碼。

依賴這些AI助手編寫完整程序的做法，催生了被稱為「Vibe Coding（氛圍編碼）」的編碼范式，甚至Vibe Coding之上還有「氛圍界面」。

回顧編程語言誕生的歷史，當(dāng)下我們正處于「Human編程語言」的新輪回。

AI迫使我們再次重新發(fā)明了編程語言——Human會(huì)成為人機(jī)交互最終的橋梁嗎？

AI讓我們回到原點(diǎn)

人類重新發(fā)明編程語言

未來的人機(jī)交互或?qū)⒔⒃谧匀槐磉_(dá)與形式精度的完美結(jié)合上。

人類多年來實(shí)現(xiàn)了「與計(jì)算機(jī)對話」的夢想，卻發(fā)現(xiàn)必須教它們?nèi)绾?/span>精確傾聽。

想象你在給一個(gè)語言流利但從未出過門的人指路。

你說：在那棵大樹那里左轉(zhuǎn)。

他卻問：哪棵樹？多大算大？是你的左邊，還是樹的左邊？

經(jīng)歷無數(shù)次糊涂的旅程后，你最終制定了一套精確的指令：

出門向北走三條街，在街角的麥當(dāng)勞處左轉(zhuǎn)。

70年前計(jì)算機(jī)發(fā)展的真實(shí)寫照——如今又再度上演。

1950年代，科學(xué)家嘗試用英語與計(jì)算機(jī)交流，結(jié)果慘敗。于是他們發(fā)明了FORTRAN、COBOL等編程語言——這些正式、精準(zhǔn)、無歧義的交流方式。

之后就是我們熟悉的各種編程語言，這些語言推動(dòng)了數(shù)字時(shí)代幾十年的發(fā)展。

直到AI出現(xiàn)，我們又能用自然語言對計(jì)算機(jī)發(fā)號施令了。

像ChatGPT就能理解「幫我寫個(gè)按字母排序名字的函數(shù)」。

人類友好型計(jì)算，似乎回來了。

但劇情反轉(zhuǎn)來了：我們發(fā)現(xiàn)了當(dāng)年放棄自然語言的那些老問題，又重新找上門。

于是人類又一次被迫發(fā)明正式語言來解決問題。

歡迎來到計(jì)算史上最大規(guī)模的「似曾相識(shí)」。

第一次失敗

時(shí)間是1954 年，喬治城大學(xué)的研究人員正準(zhǔn)備創(chuàng)造歷史。

他們開發(fā)出一臺(tái)能自動(dòng)將俄文翻譯成英文的機(jī)器。

演示非常成功——60句話翻譯無誤，媒體紛紛宣稱「實(shí)時(shí)翻譯」已成現(xiàn)實(shí)。

但真相是：這一切不過是障眼法。

系統(tǒng)只能識(shí)別250個(gè)詞和6條語法規(guī)則，測試句子也都是精心挑選的。

就像你只會(huì)把特定的句子比如「貓是黑的」翻成法語，卻自稱發(fā)明了萬能翻譯器。

最終，1966年的ALPAC報(bào)告宣判機(jī)器翻譯比人工翻譯更貴、更慢、更不準(zhǔn)。

自然語言計(jì)算宣告死亡。

正式編程語言革命

FORTRAN之父John Backus一語道破：用自然語言與計(jì)算機(jī)交流，是「一場近身肉搏」。

他提供了激進(jìn)的解決方案：創(chuàng)造專為人與機(jī)器溝通而設(shè)計(jì)的新語言——編程語言。

正式編程語言的四大基石：

1. 無歧義語法：程序只有一種解釋方式
2. 組合語義：復(fù)雜意思由簡單部分構(gòu)成
3. 無上下文結(jié)構(gòu)：不依賴文化或背景知識(shí)
4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：基于邏輯推理而非人類解釋

這不僅是技術(shù)選擇，更是生存之道。正式語言解決了人與機(jī)器之間的溝通難題，才有了后來的計(jì)算機(jī)革命。

AI帶來新一輪混亂。

時(shí)間快進(jìn)到2022年11月，ChatGPT發(fā)布，僅用五天用戶突破百萬。

你可以對它說：「幫我寫個(gè)分析客戶數(shù)據(jù)并生成圖表的Python腳本」，它竟然能完成！

ChatGPT彰顯的前景似乎無限「美麗」：

• 不再死記語法
• 用英語（自然語言）編程
• AI真正「理解」你的需求

然而，幾百萬用戶開始日常使用后，熟悉的問題再次出現(xiàn)。

穿著新衣的老問題

問題1：多義詞陷阱（再現(xiàn)）

讓ChatGPT「bark up the right tree」（用對方法）——是操作樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？還是處理錯(cuò)誤日志？模糊性再次成為障礙。

問題2：語境混亂（仍在）

「設(shè)個(gè)八點(diǎn)的鬧鐘」—— 它會(huì)問：早上還是晚上？哪個(gè)時(shí)區(qū)？哪一天？自然語言依舊假設(shè)存在共享上下文。

問題3：編造問題（新麻煩）

AI的新問題是「自信地胡說八道」：它能生成看似真實(shí)的學(xué)術(shù)文章，但作者和期刊全是假的；它會(huì)寫調(diào)用根本不存在的API的代碼?？雌饋硐裾娴模鋵?shí)全錯(cuò)。

問題4：可靠性缺失（更嚴(yán)重）

讓它寫整整500字，結(jié)果總有偏差。日常用途無妨，但對于關(guān)鍵系統(tǒng)，這是致命問題。

我們再次撞上了1950年代的同一堵墻。

正式編程語言回歸

科技界并未因AI出錯(cuò)而放棄，而是像當(dāng)年一樣，開始構(gòu)建更可靠的正式系統(tǒng)。

第一步：提示工程框架

程序員不再隨意發(fā)問，而是設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化提示：

• 逐步思考法：強(qiáng)迫AI展示推理過程，例如「我們一步一步來」
• CLEAR框架：清晰、邏輯、證據(jù)、行動(dòng)、結(jié)果
• Few-shot示例法：提供明確的行為范例

這些不只是技巧，而是正在形成的新型 AI 交流正式語言。

第二步：AI標(biāo)記語言

正在出現(xiàn)專為 AI 設(shè)計(jì)的新語言：

• 模型上下文協(xié)議（MCP）：被稱為「AI 的USB-C」，標(biāo)準(zhǔn)化 AI 與工具之間的連接方式
• AIML 演進(jìn)版：基于XML的結(jié)構(gòu)化對話語言
• 智能體通信協(xié)議：AI與AI之間對話的正式語言，Agent2Agent

第三步：結(jié)構(gòu)化框架

公司開始構(gòu)建系統(tǒng)化方法：

• LangChain：用于管理AI對話的模板系統(tǒng)
• Constitutional AI：用正式規(guī)則訓(xùn)練AI
• RAG系統(tǒng)：讓AI的回答有事實(shí)依據(jù)

趨勢清晰可見：

1950s：自然語言失敗→正式編程語言

2020s：自然語言AI崛起→出現(xiàn)問題→正式AI交流語言再現(xiàn)→進(jìn)化為新的Human編程語言

我們正見證「提示編程語言」（Prompt Programming Languages）的誕生 ——

在自然語言風(fēng)格下，融入計(jì)算精度的正式系統(tǒng)。

從趨勢和歷史來看，新的Human編程語言路徑是：

近期（2025–2027）：正式化階段

• 提示工程像軟件工程一樣系統(tǒng)化
• AI 標(biāo)記語言廣泛普及
• 企業(yè)AI必須使用正式協(xié)議

中期（2027–2030）：融合階段

• 多模態(tài)AI（文本、語音、視頻）配合正式驗(yàn)證系統(tǒng)
• 非技術(shù)人員也能用自然語言編程
• 自動(dòng)把人類語言翻譯成AI規(guī)范語言

遠(yuǎn)期（2030+）：融合進(jìn)化

• 腦機(jī)接口將配合正式語言協(xié)議
• 人類語言與AI之間實(shí)現(xiàn)通用翻譯
• 完全自主系統(tǒng)具備正式邏輯推理能力

最佳平衡點(diǎn)

未來不會(huì)拋棄自然語言，而是在其之下加上一層形式精確。

就像現(xiàn)代編程語言比匯編語言更易讀，卻依然保持?jǐn)?shù)學(xué)精度。

最終形成三層架構(gòu)：

1. 人類層：自然語言交流
2. 翻譯層：自動(dòng)轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
3. 機(jī)器層：依靠正式協(xié)議可靠執(zhí)行

回顧以上的編程語言輪回史，不僅僅是數(shù)字計(jì)算發(fā)展的歷史，更揭示了人與機(jī)器交流的本質(zhì)規(guī)律：

真相一：歧義是人類的天賦

人類語言靈活，效率高，哪怕說「拿那個(gè)東西」，別人也能理解上下文。這種歧義帶來創(chuàng)造力、詩意和豐富表達(dá)。

真相二：精確是機(jī)器的生存法則

計(jì)算機(jī)執(zhí)行任務(wù)必須毫不含糊。像「在那棵大樹處左轉(zhuǎn)」這種句子，對人類沒問題，但對自動(dòng)駕駛汽車可能致命。

真相三：人機(jī)交互的「橋梁」一定是正式語言

每一個(gè)成功的界面——從編程語言、UI設(shè)計(jì)到API接口，最終都發(fā)展出了正式結(jié)構(gòu)。人與機(jī)的有效溝通，離不開這種橋梁。

真相四：每一輪循環(huán)都在升維

我們不是走回頭路，而是在螺旋上升。1950年代的語言要求懂二進(jìn)制，現(xiàn)在的AI框架幾乎像對話一樣自然。

未來還會(huì)更自然、更精準(zhǔn)。

這種循環(huán)升維中蘊(yùn)藏著真正的創(chuàng)新，突破點(diǎn)不在于消除歧義，而是系統(tǒng)化地管理歧義。

未來的AI交互語言將：

• 對人類而言自然
• 自動(dòng)轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
• AI和機(jī)器可以可靠執(zhí)行
• 可驗(yàn)證、可調(diào)試

也許你可以把它看作「終極編譯器」：無縫將人類意圖轉(zhuǎn)為機(jī)器精確行為。

我們起初是為了擺脫自然語言的模糊性，才創(chuàng)造了編程語言，推動(dòng)了數(shù)字時(shí)代。

AI把我們帶回自然語言對話——卻也讓我們重新面對同樣的老問題。

但這一次，我們不再是從零開始。我們有70年建立正式系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)，理解其中的規(guī)律，知道該往哪走。

問題不在于我們是否會(huì)為 AI 構(gòu)建正式語言，而是我們能多快構(gòu)建、多優(yōu)雅地橋接人機(jī)之間的鴻溝。

AI一旦足夠重要，就會(huì)對可靠性提出要求，正式方法自然會(huì)跟上。

當(dāng)你下次為ChatGPT誤解你的提示而煩惱時(shí)，不妨記?。耗阏H歷下一代人類交流革命的誕生。

我們不是在回頭，而是在螺旋式進(jìn)化——將人類語言的靈活性與形式邏輯的精確性完美融合。

這場循環(huán)，不是問題，而是進(jìn)化本身。

未來屬于能連接人類意圖與AI精度的人。