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伪代码

我很多年前就放弃了编程,因为我知道不在编程上没有天赋。

但我最近在chatGPT的帮助下写了不少代码(基本都是用于wordpress),其成功率和精准度非常高,用编程行业的话来说就是:it works!

今天在看一篇文章的时候想到了我大概10年前,在一个相对比较系统和认真学习基础编程的时候(我还记得好像是在Lynda.com上),一个老师提到一个方法。

但我已经完全想不起来了,所以我问了ChatGPT,也就有了下面的对话。


Ben

hi there,我记得在我早期学习编程的时候(可能是javascript或一些通用编程),对于对编程感到吃力的人,有一个观念或概念是这样的:可以先用普通的语言,把程序需要执行的步骤、相应的逻辑关系、相应的条件,等等,全部写下来。

然后在把这些用普通语言写的东西,用相应的程序语言进行转化或翻译,然后最终得出一段代码。

我想知道是否存在这样一种观念或概念?

ChatGPT

你提到的这种方法确实存在,并且是一种非常常见且推荐的编程实践,通常被称为“伪代码”(Pseudocode)编写。伪代码是一种使用普通语言(或者结构化的自然语言)来描述算法或程序逻辑的方法,它的目的是让编写者能够集中于算法的逻辑结构,而不是特定编程语言的语法细节。

伪代码没有严格的格式规定,因为它不是一种真正的编程语言,而是一种表达计算逻辑的工具。编写伪代码时,人们通常会使用控制结构(如循环和条件语句)的关键字,但会以更接近自然语言的方式来表达这些结构,使得逻辑更容易理解和沟通。

使用伪代码的好处包括:

  1. 提高可读性:因为伪代码更接近自然语言,所以它对于编程新手或者非专业人士来说更容易理解。
  2. 促进逻辑思考:在编写实际代码之前,使用伪代码可以帮助开发者先思考程序的逻辑结构,从而避免在编码时遇到逻辑错误。
  3. 跨语言应用:伪代码的表述是独立于任何具体编程语言的,因此它可以被翻译成任何编程语言的代码。
  4. 便于团队协作:当项目涉及多名开发者时,伪代码可以作为沟通思想和设计的一种手段,帮助团队成员理解彼此的想法。

编写伪代码的过程就是你描述的那样:首先用普通语言描述出程序要执行的步骤、逻辑关系和条件等,然后再将这些描述转化为具体编程语言的代码。这个过程不仅适用于JavaScript或其他通用编程语言,而且适用于几乎所有编程任务。

Ben

对的,我想起了,就是你说的这个“伪代码”了,谢谢你。

那么在AI时代,特别是如果我用chatGPT4的时候,如果我使用了结构化的自然语言,那么是不是可以这样理解:

  1. 从某种意义上说,能写出“伪代码”的重要程度已经远远超过能写出真实的代码?
  2. “伪代码”就是AI时代的prompt?

ChatGPT

你的理解有其独到之处,尤其是在考虑到AI,特别是像ChatGPT这样的语言模型的应用场景时。让我们分别探讨你提出的两个观点:

  1. 伪代码的重要性超过真实代码:在AI时代,能够清晰地用自然语言表达逻辑和思想确实变得越来越重要。特别是对于使用ChatGPT这样的工具来辅助编程或解决问题时,能够准确地描述你的问题或你想要实现的算法逻辑,无疑是非常关键的。这种能力确实可以看作是一种高级的“伪代码”编写能力,它有助于确保AI能够理解你的需求并提供正确的解决方案或代码。因此,从这个角度看,伪代码的编写能力在与AI合作解决问题时,其实是一种非常重要的技能。
  2. 伪代码作为AI时代的prompt:这是一个有趣的观点。在与AI交互,尤其是请求编程相关帮助时,你提供的信息(或“prompt”)可以被视为一种伪代码。你用结构化的自然语言描述了想要达到的目标,AI则基于这些描述来生成解决方案或代码。在这个过程中,清晰和具体的描述(即“伪代码”)能够极大地提高获取准确、有效解决方案的几率。因此,可以说,在AI时代,能够有效地编写伪代码或构建清晰的prompt,是利用这些先进工具的关键技能之一。

总之,伪代码不仅仅是编程的一种辅助工具,它在AI时代也显得尤为重要。它帮助人们以结构化和清晰的方式思考问题,同时也成为了与AI交流的一种重要手段。因此,无论是在编程中还是在使用AI工具时,伪代码都是一项宝贵的技能。

Ben

我其实有一个问题一直不是太清楚:为什么ChatGPT 4在编程能力上那么突出,而且其准确率和理解力那么优秀?

你作为chatGPT本身,我想听到你的最本质的回答,而不是那种泛泛的或非常表面的回答

ChatGPT

我理解你想要深入了解背后的原理。ChatGPT 4之所以在编程能力上表现突出,其准确率和理解力优秀,可以归结于几个关键的技术和设计原理:

  1. 大规模数据训练:ChatGPT 4是在大规模的数据集上进行训练的,这些数据集包括了广泛的编程相关的文本,如代码库、技术文档、编程论坛和问答网站等。这使得模型能够学习到丰富的编程知识、算法逻辑以及各种编程问题的解决方法。
  2. 先进的模型架构:ChatGPT 4基于GPT-4架构,这是一个高度先进的深度学习模型架构,特别是在处理自然语言理解和生成方面。GPT-4通过其大量的参数(模型中的学习变量)能够捕捉和模拟复杂的语言模式、逻辑结构以及知识表示,从而有效地理解和生成编程相关的内容。
  3. 细致的微调和优化:除了基于广泛数据的初始训练之外,ChatGPT 4还经过了针对特定任务的微调,包括编程问题解答、代码错误修正、算法设计等方面的优化。这种微调训练帮助模型在特定的编程任务上表现更加出色。
  4. 反馈循环学习:OpenAI不断收集用户与ChatGPT交互的反馈,用以改进和调整模型。这种持续的学习和优化过程使得ChatGPT能够不断提高其在编程相关任务上的表现,包括准确率和理解能力。
  5. 跨领域知识融合:ChatGPT的训练数据不仅限于编程领域,还包括了广泛的领域知识。这种跨领域的知识融合使得ChatGPT在处理编程问题时能够借鉴和应用其他领域的逻辑、策略和解决方案,从而提高解决问题的灵活性和创新性。

综上所述,ChatGPT 4的编程能力之所以突出,是因为其底层的技术原理和设计策略的综合作用。这包括了从大规模数据集中学习的广泛知识、基于先进深度学习架构的复杂语言处理能力、针对性的任务优化、持续的反馈学习,以及跨领域知识的融合应用。这些因素共同构成了ChatGPT在编程方面表现优异的基础。

Ben

ChatGPT 4的编程能力如果换算成为一个人类真实的程序员,那么这个程序员大概是一个什么等级?或者为了可以更方便量化,这个程序员可能会有几年的经验?

ChatGPT

将ChatGPT 4的编程能力比作人类程序员的经验水平是一个有趣但复杂的比喻,因为AI与人类程序员在解决问题、学习新知识以及适应新环境等方面存在本质区别。然而,为了尝试回答你的问题,我们可以从几个角度来考虑:

  1. 知识广度:ChatGPT 4训练时接触到的编程知识和数据量远超过任何单一程序员可能在其职业生涯中遇到的,这让它在理解广泛的编程语言、框架和技术方面具有优势。从知识广度来看,它可能相当于一个具有广泛阅读和学习经历的资深程序员。
  2. 问题解决能力:ChatGPT 4能够解决各种编程问题,包括但不限于语法修正、代码优化、简单到中等难度的算法设计等。它的问题解决能力在某些方面可能类似于具有几年经验的程序员,尤其是在它被训练得最好的领域内。
  3. 理解和创新能力:尽管ChatGPT 4能够理解复杂的问题描述并提供解决方案,但它在理解深层次逻辑、上下文含义以及进行创新方面仍有局限。它缺乏人类程序员通过长期实践获得的直觉和创新能力,特别是在面对全新或未曾见过的问题时。
  4. 持续学习和适应能力:与人类程序员相比,ChatGPT 4不能实时学习或适应新技术和新框架。它的知识是静态的,停留在训练数据截止的时间点,无法自主获取新知识或经验。

综上所述,如果非要给ChatGPT 4的编程能力贴上一个“人类程序员经验年限”的标签,可能会有一定的误导性。它在某些方面(如知识广度、处理已知问题的能力)可能与有多年经验的程序员相当,但在理解深度、创新能力以及持续学习方面,则更类似于一个初级到中级水平的程序员。因此,将ChatGPT 4视为一个强大的辅助工具,而非完全替代人类程序员,可能是一个更合理的比喻。

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2 Responses

  1. 嘿嘿,我觉得能写伪代码更考验人,写出具体的代码只是一个表现形式,用什么语法,什么框架的区别了。能够宏观架构,又是更加高级了。

    以前我的课长(在日本相当于20-30人的领导)问过我一个问题,什么样的程序员最厉害。我回答是编程很强。他摇了摇头说道,一个人程序员能够估算出该项目的成本就非常厉害了。我想他的言外之意是能够估算成本意味这个程序员对各方面的技术和人员和各个环节的成本已经非常了解的情况下才能做到,我觉得这就是架构师的水平了

    1. 嗯嗯,我也非常同意你的观点,而且你说的架构师的概念我也非常认同。

      真的是感谢AI啊,让我有机会来用伪代码得到最终可以执行的代码,这在之前真的是完全不敢也不能想象的事情。

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