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人工智能是头条新闻。无论是自动驾驶汽车还是存储杂货店偏好的Alexa，这些天来AI似乎都可以进入其中，并且对未来十年的日常生活和工作产生重大影响。
许多工作面临被破坏的风险，全国各地的城市都在考虑如何为遍布人工智能的世界做好经济准备。没有什么可以安全地进行推测，因此，即使在这种勇敢的新的人工智能世界中，甚至编码也受到了审查，这种技巧可能已经过时，这也就不足为奇了。就像 Quartz的一篇文章 所说，编码可能很快就会变得“像学习古希腊语一样有用”。
近年来，“学习编码”运动 迅猛发展。从政客到科技行业的领导者，似乎每个人都已经成为学习编码重要性的拥护者。诸如Code.org之类的程序致力于使编码普及到全国各地的孩子，并倡导为所有学生提供更强大的计算机科学课程。 针对这一现象，全国各地都出现了编码训练营。
这引起了疑问：编码运动是否被过度炒作了?学习编码是否有价值，或者仅仅是人工智能将自动实现的一项以上技能?
愤世嫉俗的逻辑相对简单：人工智能系统开始学习如何开发代码，这可以使编程更直观，更专业，更自动化。编程语言一直在不断发展，尽管您可能在1990年代遇到了具有Perl广泛知识的程序员 ，但如今，您更有可能会遇到具有 Python或JavaScript技能的人。作为技术的基础，随着技术行业的发展，编码语言也将自然而然地发展。
上面提到的Quartz文章正确地指出，编程的最终目的是传达您希望系统执行的操作。的确，不久之后，AI将使不知道如何编写代码的人更容易实现通信反馈循环。这对企业有什么影响?对于技术员工?对于学生和年轻一代?大约十年前，我们被告知编码是工人拥有的第一技能，但是这种主张仍然成立吗?
这种想法是违反直觉的。问题不在于哪些特定任务将被自动化，而在于哪些类型的技能将永远重要。实际上，我们离自动编码功能的水平还差得很远，这会使开发人员失业。基于编码即将过时的假设做出决策的企业和员工将非常失望。
但是，更重要的是，解决问题的能力以及了解技术系统如何工作并对其进行改进的能力只会随着技术系统开始支配我们的日常工作而变得越来越重要。
随着越来越多的行业将人工智能纳入其运营，大多数劳动力将需要基本的编码知识。人工智能将取代一些劳动密集型工作，从而创造更多技术先进的职业。结果，人工劳动将变得更加专业化和技术化，至少需要对这些系统的工作方式有基本的了解。
自动化代码生成不会在不久的将来得到完善，即使它越来越流行，它的功能也会受到限制。 GitHub 正在其平台上提供自动编码功能，但是它处于早期阶段。
目前，GitHub的自动编码只是评估代码以发现其是否依赖已知漏洞的软件包。当找到一个时，可能会建议修复。所有这些都不需要创造性的思维，即实际的编码需求。这几乎不会接手任何工作，也几乎不会使编码成为过时的语言。
也有其他系统测试自动编码。例如，为了使AI能够可靠地创建代码，理解您要解决的问题至关重要。微软和剑桥已经通过其DeepCoder算法迈出了一步 ，但这又是一个相对较小的步骤。
研究人员向DeepCoder展示了如何使用基本代码解决简单的数学问题。当遇到新问题时，该算法通过预测将用于解决类似问题的方法来解决该问题。它学习如何创建自己的解决方案。它给人留下了深刻的印象，但是该算法只能使用几行代码。整个编程语言都太复杂，以至于无法对该工具进行分类。
在可预见的将来，将需要技术熟练的人员来理解如何利用编程代码，实现其提高生产率的潜力，并根据该知识做出相关决策。
学习基本的编码技能为构建系统功能提供了基础。此外，这些技能使人们能够充分了解技术在社会中的作用以及解决问题的控制方法。对苹果公司首席执行官蒂姆·库克而言，编码是 孩子们学习的 最重要的第二语言。他说：“这是每个人都需要的语言，而不仅仅是计算机科学家……您可以[使用它]向全世界70亿人表达自己。”
不可能确切地知道自动化的创新将引领什么。话虽如此，它可能会导致一个世界，其中更多的生活和工作都涉及与技术的交互。在那种情况下，在如何构建，管理和迭代技术系统方面具有更高的素养水平将是福音。因此，学习编码(至少足以深入了解这些系统)将仍然很有价值。
许多自动化将专注于接管大部分较普通的任务。实际上， 根据未来主义者马丁·福特(Martin Ford)的说法，最有可能实现自动化的工作是重复性和可预测性的工作。无论使用什么系统，以各种方式使所有人都受益的问题来解决问题，将公司的重点从一个目标转移到另一个目标以及对趋势和外部影响做出灵活的反应将继续很重要。这些是学习编码的技能。
随着许多行业越来越依赖自动化， 这些行业将需要更多的计算机工作，而不是更少。同样，编码需要一定水平的创造力来解决问题，而自动化人工智能 还没有掌握这项技能 ，它仍然是基于规则的。
建立和发展与人的关系的能力在许多不同行业中至关重要。在可预见的将来，这是人类在机器领域占上风的另一个领域。从医疗专业人员及其患者到企业及其客户，关系是许多公司战略的骨干。尽管需要这些技能的工作不会消失，但随着将AI集成到其他流程中，这些工作所需的技能将变得更加先进。
即使AI变得更加智能，并有可能发展出更大的代码生成能力，它也不会取代对人工编码人员的需求。但是，这将需要编码人员更具创造力，并增强其 数据科学和AI技能，并学习新技术，例如如何为IoT 产品和平台进行 编码。随着越来越多的人学习编码，他们将能够更有效地利用新技术来发现问题，创建解决方案并改变整个世界的工作方式。
随着技术和语言的不断变化，学习编码会鼓励终身学习，这种习惯在将来只会变得越来越重要。这就是为什么忽视编码的重要性是危险的。那些认为学习代码很快将变得无用的人会被阻止获得这些新技能，而那是他们的工作真正面临风险的时候。
我们仍处于AI的早期阶段，编码技能对于推动AI向前发展至关重要。随着技术和人工智能越来越多地控制着我们的经济，编码能力将仅对每个公司，行业以及整个经济变得更加不可或缺。