创业？不，不对。给妈打电话。回学校？别回学校了。学编程？别学编程。别管编程了。现在只有提示工程才重要。其实，我听说它被高估了。你觉得五年后我们还会有提示吗？两年？胡说。所有这些炒作都被夸大了。保持健康的怀疑态度。保持健康的怀疑态度。怀疑。相信。搬到树林里去。把你的笔记本电脑埋在后院。无聊吧。再挖一遍。编程回来了，宝贝！开始另一门课程，练习几天。失去动力。恐慌。重复。
你并不孤单。作为作家，我也很慌张。为什么要读这篇文章，而你可以向你选择的LLM提出同样的问题，并进行一场生动的讨论，内容可以广泛或技术性强，长短可长，轻松愉快或严肃，完全符合你的意愿？这个想法折磨了我好几天，而这篇帖子却成了空白文档。唯一救了我的，是想起当初为什么要做这个系列。
我想为学习者创建一个资源，帮助他们在我们新的人工智能世界中更好地理解编程。我为学习编程仍然值得辩护，探讨了初学程序员的心理，并讨论了是否应该使用人工智能。那现在怎么办？
我们知道节目安排会改变——节目内容已经改变了。但具体怎么做呢？多少钱？我们能确定哪些知识会保持基础性？我们应该学会什么来为未来的世界做准备？
答案会根据你作为回答者的立场而有所不同。你的净资产是否与AI热度正相关？你的工作对AI来说是不是太复杂、太社交，还是太重要？你和风险的关系如何？你对变革有什么看法？你认为未来需要什么？
这些问题没有人能替你回答。不是我，不是科技CEO，不是妈，更不是聊天机器人。我们生活在一个平台和教育机构纷纷争问“我能学到什么？”的世界。（提醒一下，查看我们的免费课程目录），但很少有资源能给出像“我应该学什么？”、“你真的能解释为什么？”以及“你能保证它会一直有用吗？”这样的问题。
我不能保证你学到的东西在未来几年都会有用，但我相信学习会的。关于这个话题，以下是一些简短的建议，帮助你为未来的编程做准备。
了解你教育的缺陷
你是在一家适应缓慢的大机构吗？人工智能的使用是公开讨论还是被禁止在课堂上？你是按自己的节奏自学，但缺乏同伴或导师网络吗？你的教育背景是让你对某个领域有广泛的了解（比如学士学位），还是引导你走向专业化和特定工作（训练营/实习）？
这两种方法都很有用，只是它们在不同的时间线上工作。广泛的概览能在领域变化时提供更多选择，而专业方向在短期内也能帮到你。无论如何，尽量弥补你的弱点，避免你在唯一技能变得多余时变得资历过高但就业不足，或者无法就业。
📚 一个练习：花10到20分钟从更远的视角反思你的教育。想想它做得好的地方或正在做得好的地方，以及最终可能留下的空白。下面你会有一些关于如何填补这些空白的建议，但你也可以自己也想办法。
如何拓宽你的知识
如果你有实用技能但担心其保质期，现在正是激发对你领域更广泛兴趣的好奇的时候。这和学习实用技能的感觉会不同，因为评估进步的具体方式较少。相反，关注那些不同领域思想相互契合的瞬间。这表明你开始扩展自己的常识，对整体情况有了更清晰的认识。
以下是一些实用的方法：
- 🧑 🎓 参加其他领域的短期课程。我们的知识地图可以帮助你可视化哪些主题值得探索，甚至可以考虑完全放弃计算机领域。将技术专长带入写作课程，可能会带来精彩的科幻作品，或是应用哲学的有趣实践。
- 🧰 参与需要广泛技能但不需要专业卓越的项目。做一个需要一点前端、一点后端、API知识，甚至平面设计的傻乎乎的应用。这可能丑陋且效率低下，关键是你做到了。既然自己很难保持动力，找个技能不同的人换岗。
- 👯 如果你认为自己是“技术型的人”，特别关注沟通能力和批判性思维。这些在应对我们面临的不确定未来尤为重要，因为纯技术工作在很多方面是最容易自动化的。
如何深化你的知识
就我个人而言，我觉得很难专精。我在兴趣间跳跃，很少坚持足够长时间达到精通。这曾经让我很有压力。如果我连一件事都做不了，我怎么能做好工作？但我了解到，专业化的压力往往是关于可读性，而非能力。我们喜欢容易分类的人。但实际上，熟练掌握某项技能会让对付其他技能更轻松。
深度让你更具适应力。表面知识很快就会过时。理解系统实际工作原理，而不仅仅是如何使用系统，意味着你可以将所知转化到新的工具和框架中。当环境发生变化时，你并不是从零开始。
你需要根据你想掌握的具体技能来选择你的方法。具体作方法如下：
- 🧑 🏫 向有经验的人寻求建议，最好是能亲自指导你的人。要开始，有很多“我希望在成为x之前知道的事情”的视频，可能帮你理清哪些是必要的，哪些不是。
- 💻 关于编程，我们的专业课程在多个领域提供非常全面且实用的作业。
- 💯 如果你像我一样，一旦新鲜感消退后很快就失去兴趣，我建议你根据目标主题调整你的媒体内容。阅读书籍，听人们高层次谈论你的主题，有助于你回忆最初是什么激发了你的兴趣。首先，你可以看看我们关于Git历史的视频文章！
再见了，人工智能世界
你不需要懂技术也能用它。现在你可以在不了解底层系统的情况下构建应用、编写代码或生成设计。这种可访问性确实有价值，但作为一名作家和程序员，我担心我们会失去什么。如果我们全心投入去做某件事，可能会忘记培养深厚的知识和理解其实可以对我们有趣且有益。这甚至可能是我们心理健康和自尊心的必要条件。不仅能制作应用，还能为自己学会了这件事感到自豪。
这是我们系列文章的第四篇也是最后一篇，在人工智能世界中学习编程。如果你错过了，可以看看之前的文章，比如《学习编程还值得吗？》、《在人工智能世界中思考：初学程序员的5条教训》以及《你应该用人工智能学习编程吗？》。
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