寫在前面的話：這篇文章是系列文章的下半部分，上半部分在這里：

三、與一起編程是一種怎樣的體驗？

在這一部分，我們來看一看是怎樣改變編程體驗的。最基本的，可以解答新手疑問。我們人在任何一個新領域開始學習的時候，都會有一個新手期。在學編程的時候，這個新手期尤為突出，很多人都停留在了這個階段。在讀代碼的時候，我們會被一些奇怪的語法（例如s -= i）卡住，這時候就可以去咨詢一下，對于這類常見的問題它會回答得很好：

在這段 代碼中，s -= i是一個簡寫的形式，等價于s = s - i。這行代碼的意思是將變量i的值從s中減去。

我們可以有這樣一個預期，越常見（）的問題，你得到準確解答的概率就越高。這條經驗適用于搜索引擎，也同樣適用于。另外，大家有沒有發現這兩個問題的文字描述很隨意，還有？這是我直接從聊天框里復制出來的，是真的問題。問題描述里出現一些也沒影響，可以直接丟給，它“明白”你要問什么。

我們再來看另一個場景。如果讓去參加像藍橋杯這樣的編程競賽，它會有怎樣的表現？這兩個題目是藍橋杯的練習題chatgpt教代碼，我們可以把題目內容丟給，然后告訴它：“請用編寫一段程序，解決上述問題。”以“絕對素數”這個題目為例，以下是的解答：

以下是用 語言實現的程序，可以求出所有兩位數中的絕對素數：

def is_prime(n):    """    判斷一個數是否為素數    """    if n < 2:        return False    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):        if n % i == 0:            return False    return True
for i in range(10, 100):    if is_prime(i) and is_prime(int(str(i)[::-1])):        print(i)

程序的主要思路是：對于每個兩位數，先判斷它是否為素數，如果是，再將其數字位置對換后判斷是否為素數，如果兩個條件都滿足，則輸出該數。
其中(n)函數用來判斷一個數是否為素數，它采用了試除法的思想，從 2 到 sqrt(n) 枚舉每個數作為除數進行判斷。對于每個兩位數chatgpt教代碼，我們可以將其轉換為字符串，然后使用字符串切片的方式將其數字位置對換，最后再將其轉換為整數進行判斷。
不僅生成了代碼，還給出了程序的主要思路，還針對重點代碼做了解釋。可以看到，解決這種基礎的編程問題是完全沒問題的，至于它在這種編程競賽或者考級里最終能達到一個什么水平，各位老師可以自己去試試。

這里有另外一個參考案例。微軟的研究員讓GPT-4去參加的模擬面試，它滿分通過了。更有意思的是，原來面試分配的時間是兩小時，GPT-4用了4分鐘就完成了，這其中還包括人工操作復制粘貼所用的時間。
所以在我們驚訝于和GPT-4在編程競賽和面試中（可能）的表現時，我們可以反思的點是什么？我覺得這件事情的重點可能并不是AI和人類孰強孰弱這種問題，這種問題沒有太多意義。對我們現行的教育評價方式和標準的沖擊是破壞性的，這種破壞性有非常正向的影響，它迫使我們去更加認真地思考編程教育是為了什么？或者更具體一點，編程教育的出口應該是什么？有沒有可能這個出口已經快要被AI淹沒了？

對編程教育最根本的影響還不在于它特別擅長刷題和考試這個方面，而在于它改變了編程活動本身。編程可不僅僅是一個智力游戲，它更是一項越來越重要的社會生產活動。對于一項生產活動，生產工具就很關鍵。前面我們已經見識到了，不僅可以口吐文本，它還可以口吐代碼。這項能力已經被集成到了代碼編輯器里了，代表產品有與合作開發的，的，以及與合作開發的等等。其核心功能就是代碼補全，也就是根據注釋、函數/類定義、甚至是自然語言指令自動幫你寫代碼。如果把聊天功能也集成到代碼編輯器里，它還可以解釋代碼，也就是輔助你讀代碼。它還可以幫你優化代碼，輔助你。
在上面這個小demo里，我演示了 輔助寫代碼的過程。假設我要用寫一個打磚塊的小游戲，我已經把小球和擋板都加載到游戲窗口了，現在我想創建5排磚塊。我只需要用注釋描述清我想實現的功能，就會開始自動幫我補全代碼。灰色字體的文本都是生成的，如果我想采用它生成的代碼，我只需要按下Tab鍵。大家可以看到，在實現這個小功能的初版的時候我只寫了一行注釋，確切說我只寫了“#”和“5行”這幾個字符，其他的程序都是生成的，我只需要看一看它生成的結果，然后一路按Tab就可以了。生成的代碼并不都是完美的，有時候需要我們去調整，但是它已經可以幫程序員完成很多基礎程序的編寫了。
當前的版本還沒有集成GPT的聊天功能，新版本 X有，但是我還沒有體驗到。不過我們可以通過另外一個編程工具（）體驗一下。背后調用的也是的GPT模型，而且還是免費開源的。
這個小demo里我用打開了另一個用寫的小游戲—— Bird（程序來自），有163行代碼。我在聊天框里問了GPT幾個問題。我先問：“這個程序是怎樣模擬小鳥在重力作用下的飛行的？”從GPT的回答可以看到，它從整段程序里定位到了關鍵的函數和語句，而且它還結合具體的變量解釋出了速度、加速度以及位置（位移）之間的關系。我又讓它解釋一段代碼，這段代碼是實現背景循環滾動效果的，它解釋的也很好。接著我又問它：“水管的運動過程是怎樣的？在程序中是怎樣實現的？”它解釋的整體邏輯挺好的，但是細節上有一點問題。按照這個程序目前的代碼實現，水管只會出現在固定的垂直位置上，但GPT解釋說“水管的垂直位置會被隨機生成”。這大概率是受到注釋的影響，因為注釋里寫的“隨機生成上方水管的垂直位置”。這個現象很有意思，說明當注釋跟代碼發生沖突的時候，目前GPT還不知道代碼的邏輯才是會被執行的邏輯，它受注釋影響很大。后面我又問它：“怎樣讓水管每次出現在隨機的高度上？”它定位到了需要修改的函數和語句，然后給了一個可行的修改方案，并且給出了解釋。
看完這兩個演示大家什么感受？ 和調用的還只是GPT-3x系列的借口，這還不是GPT-4的水平。而且，這里只是演示了一部分的功能chatgpt教代碼，隨著這些編程工具的迭代，它們跟大語言模型的結合會更加緊密，編程體驗也會完全不同以往。
此外還有一個值得注意的點是，集成了大語言模型的代碼編輯器，已經不僅僅是一個生產工具了，它同時也是一個學習工具，生產和學習一體。
四、如何將的超能力引入到編程教育中？
最后這一部分，我只能提供一些想法。這類AI技術必然會為編程教育帶來改變，至于怎么用好這些技術，是一個慢慢摸索的過程。

最基本的，這類AI應用可以作為學生的創作工具，它們可以被應用在項目創作的各個環節。


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