一些科技咨询公司（如Gartner、McKinsey、PwC等）经常发布人工智能发展趋势的预测。例如，Gartner的“Hype Cycle”预测某些AI技术将在未来几年内进入大规模应用阶段。2020年代是人工智能和自动化技术快速发展的时期，许多专家预测，到2025-2030年，AI将在多个领域实现大规模普及。

会编程和不会编程的区别

在当下技术驱动的社会，尤其是AI和互联网迅速发展的时代，会编程和不会编程，虽然看似仅仅是一项技能的差异，却会在工作能力、思维方式和职业发展上带来显著的区别。这种区别并非绝对，但足以影响个人在未来竞争中的定位。

1、能力上的区别：主动创造与被动使用

会编程的人拥有主动创造的能力，他们可以从零开始设计和开发产品，甚至根据自己的需求定制功能。这种能力不仅限于技术层面，更让他们成为创新的推动者。例如，程序员可以开发一款AI应用或搭建自动化系统，以大幅提高生产效率。

而不会编程的人，则更多依赖现有的工具和平台完成工作。他们虽然可以通过学习使用软件和技术工具提升效率，但在面对复杂需求或创新场景时，可能会受到技术局限的限制。因此，会编程意味着拥有更多探索和拓展的可能性，而不会编程的人则更多是使用者和参与者。

2、思维方式上的区别：逻辑思维与抽象能力

编程的过程本质上是一种逻辑思维的训练。会编程的人往往具备更强的分析能力和系统化思考的能力。他们善于将复杂问题分解为小问题，并一步步找到解决方案。此外，编程还培养了他们的抽象能力，使其能够从多个维度看待问题，找到高效的解决路径。

相比之下，不会编程的人虽然不一定缺乏逻辑思维，但往往更习惯于直观或经验性的解决问题方式。在面对数据分析、系统优化等问题时，可能会显得缺乏条理性和深度。

3、职业发展上的区别：

岗位选择与竞争力

在职业领域，会编程和不会编程的区别更加明显。

会编程的人拥有广泛的职业选择，例如软件开发、数据分析、人工智能、区块链技术等热门领域。这些领域往往薪资高、前景好，且不易被自动化替代。

不会编程的人则需要在其他技能领域深耕，例如营销、创意设计、人际沟通等方向。他们虽然可以通过掌握行业知识与 AI工具合作，但在面对技术变革时，可能需要更多时间去适应和转型。

4、面对AI时代的差异：

掌控技术与利用技术

Al技术的普及进一步放大了会编程和不会编程之间的区别。

* 会编程的人可以直接参与AI算法的设计和实现，从根本上掌握技术话语权。他们能够利用AI创造新的商业模式、优化产品甚至开创个人创业项目。

* 不会编程的人则更多依赖现有的AI工具。这并非劣势，因为许多低代码或无代码平台让人们无需编程也能实现高效应用。但这需要他们对行业和技术有足够的洞察力，才能避免被动落后。

5、价值实现的不同路径：技术驱动与商业赋能

虽然会编程的人在技术领域有天然优势，但不会编程的人并非没有出路。他们可以通过结合商业逻辑、市场洞察、用户需求等方面的能力，与会编程的人形成互补关系。

会编程的人更适合在“技术创新”中实现价值，而不会编程的人则可以在“市场赋能”中找到自己的舞台。两者并非对立，而是协作关系，但显然，会编程的人拥有更多选择权和主动性。

会编程和不会编程的区别，本质上在于“掌控技术的深度”和“职业发展的广度”。会编程的人往往在技术创新中占据主导，而不会编程的人则需要更加依赖对行业的洞察和跨领域的合作能力。无论在哪个阵营，核心都在于持续学习和不断提升自己的核心竞争力，这样才能在技术飞速发展的时代占据一席之地。

以下是我推荐自学编程的书籍

《Python编程：从入门到实践》

作者（埃里克•马瑟斯）

适合零基础学习者，内容涵盖基础知识、项目实践（如游戏开发、数据分析），配有丰富的练习。推荐理由：语言简单易懂，案例实用性强。

《像计算机科学家一样思考Python》

作者(Allen B. Downey)

通过 Python学习编程思维和逻辑。推荐理由：不仅学语言，更学编程的本质，适合初学者深入理解。

《JavaScript DOM编程艺术》

作者(Jeffrey Sambells )

Web编程入门书，专注于JavaScript和HTML、CSS结合的应用。推荐理由：适合对网页开发感兴趣的初学者。

《代码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》

作者 (Charles Petzold)

探讨编程与计算机科学的基础原理。推荐理由：帮助初学者理解编程与计算机运作的本质联系。

AI技术飞速发展的今天，技术不仅是谋生手段，更是实现梦想和赚到钱的重要工具。

愿每一位想要进入计算机领域的姐妹都能找到适合自己的学习方法，通过努力与坚持掌握技能。未来属于善于学习和抓住机会的人，希望大家都能在这个AI时代踩上风口，把握属于自己的财富与发展机遇。

有一个小疑问：本科期间在一门选修课接触过java，感觉普通人自学只能学会搬运已有的代码，很难学到创造性的技能，但这样简单的代码搬运感觉很容易被ai替代。那只自学到这种程度的话，对个人的助力还会很大吗？

有一个小疑问：本科期间在一门选修课接触过java，感觉普通人自学只能学会搬运已有的代码，很难学到创造性的技能，但这样简单的代码搬运感觉很容易被ai替代。那只自学到这种程度的话，对个人的助力还会很大吗？

有一个小疑问：本科期间在一门选修课接触过java，感觉普通人自学只能学会搬运已有的代码，很难学 有一个小疑问：本科期间在一门选修课接触过java，感觉普通人自学只能学会搬运已有的代码，很难学到创造性的技能，但这样简单的代码搬运感觉很容易被ai替代。那只自学到这种程度的话，对个人的助力还会很大吗？ ... momo

自学过程中，如果停留在代码搬运阶段，确实很容易被AI替代，因为这部分工作属于重复性、低复杂度的任务。AI工具（如GitHub Copilot） 在代码生成方面已经表现出强大的能力。

仅仅停留在代码搬运的水平，确实可能让编程技能的助力有限，但它仍有价值，尤其是在非技术领域。如果你愿意花时间进一步提升创造性能力（哪怕只是在某些具体场景下），那么这项技能将变得更加不可或缺，而不是轻易被AI取代。

如果你希望让这项技能对个人助力更大，避免被AI取代，可以尝试从以下方面入手

1、学会分析问题并设计解决方案：比如尝试用Java开发一个简单的工具解决日常问题，而不仅仅是搬运代码。 这种思路转变能逐步锻炼你的创造力。

2、学习领域知识：例如掌握你感兴趣领域的基础知识（数据分析、网页开发等），并用编程去解决相关问题。AI的强大在于提供现成的解决方案，但应用方案和定义问题仍需要人类的洞察。

3、专注于软技能：编程本身是一种硬技能，但如何用代码去优化流程、实现创意和解决痛点是更重要的软技能，AI无法完全替代。 希望对你有帮助。

dd，我曾经自学过一段时间Python，跟着视频学得，但是即使是一步步地学还是无法理解...好像自己好像并没有理解底层逻辑？？

dd，我曾经自学过一段时间Python，跟着视频学得，但是即使是一步步地学还是无法理解...好像自己 dd，我曾经自学过一段时间Python，跟着视频学得，但是即使是一步步地学还是无法理解...好像自己好像并没有理解底层逻辑？？ ... 沧月
1、被动学习 跟着视频一步步操作，更像是“抄代码”而不是“写代码”。你在模仿别人的思路，但没有独立思考和解决问题的过程。 2、缺乏对概念的深入理解 视频通常强调“如何做”，而很少讲清楚“为什么这么做”。因此，你可能学会了使用某些工具或方法，但不知道这些工具背后的原理。 3、没有实践和应用 仅仅跟随视频学习，代码可能写出来了，但你没有自己设计逻辑或解决实际问题的经验。 4、知识点碎片化 视频教学有时会跳过基础内容或者没有连贯的学习框架，导致你学到的知识点零散，无法系统理解底层逻辑。

解决方法 以下是针对上述问题的一些建议，帮助你深入理解编程逻辑，而不仅仅是“照做”： 1、停下来，问“为什么” 每当你完成视频中的一个步骤时，停下来思考以下问题： 这行代码的作用是什么？ 如果不这么写，会出现什么问题？ 有没有其他的解决方法？

2、动手实践 改造代码：修改视频中现有的代码，尝试让它实现其他功能。比如如果视频教你写一个加法计算器，尝试扩展它，让它支持减法、乘法和除法。

从头开始写：不看视频，自己尝试重新实现视频中的项目。即使代码有错误也不要紧，这个过程能让你学会调试。

3、补充基础理论 学编程不仅仅是学代码，了解基础概念和底层逻辑很重要：

学习编程的核心概念：变量、数据类型、条件判断、循环、函数、类与对象。

学习计算机的底层逻辑：比如内存是如何管理变量的，代码是如何被执行的

看我推荐上面的书籍。（只字不差地阅读）

1、被动学习 跟着视频一步步操作，更像是“抄代码”而不是“写代码”。你在模仿别人的思路，但没有独立思考和解决问题的过程。 2、缺乏对概念的深入理解 视频通常强调“如何做”，而很少讲清楚“为什么这么做”。因此，你可能学会了使用某些工具或方法，但不知道这些工具背后的原理。 3、没有实践和应用 仅仅跟随视频学习，代码可能写出来了，但你没有自己设计逻辑或解决实际问题的经验。 4、知识点碎片化 视频教学有时会跳过基础内容或者没有连贯的学习框架，导致你学到的知识点零散，无法系统理解底层逻辑。
以下是针对上述问题的一些建议，帮助你深入理解编程逻辑，而不仅仅是“照做”： 1、停下来，问“为什么” 每当你完成视频中的一个步骤时，停下来思考以下问题： 这行代码的作用是什么？ 如果不这么写，会出现什么问题？ 有没有其他的解决方法？
2、动手实践 改造代码：修改视频中现有的代码，尝试让它实现其他功能。比如如果视频教你写一个加法计算器，尝试扩展它，让它支持减法、乘法和除法。 从头开始写：不看视频，自己尝试重新实现视频中的项目。即使代码有错误也不要紧，这个过程能让你学会调试。 3、补充基础理论 学编程不仅仅是学代码，了解基础概念和底层逻辑很重要： 学习编程的核心概念：变量、数据类型、条件判断、循环、函数、类与对象。 学习计算机的底层逻辑：比如内存是如何管理变量的，代码是如何被执行的 看我推荐上面的书籍。（只字不差地阅读） ... KumatsuNana

我天感谢姐妹这么详细地分享！这样一看代码对我而言就是一个抽象的符号，没有具体的意义，而且视频的确存在碎片化，有时up跳过一些步骤我就不能理解，从而产生挫败感和痛苦感，最后我就放弃了 姐妹这些建议我认为在学习其他技能时也是通用的，之后学习我会参考的！

我中午还听见好几个家长在讨论給家里的小学生报编程班，晚上就刷到了相关帖子，收藏一下！

看的懂代码是利用AI的前提能力，至于自学到什么程度，我觉得除非是科班出身，工作内容强相关，其他人是很难达到普及后的AI水平。AI也只是工具，灵活运用才是真理