“大部分争论都建立在关于世界运行与大脑运转的顽固信仰上，”Google无人驾驶汽车之父、斯坦福人工智能教授Sebastian Thru说。“神经网络没有符号，也没有规则，只有数字，这让很多人望之却步。”

　　一种无法解析的机器语言带来的不仅是哲学观念上的冲击。过去20年间，学习编程已经成为一条无比坚实可靠的职业道路。但是一个由彼此神经连接的深度学习机器主宰的世界需要另一种劳动者。关于人工智能令各种技能过时的担忧已经甚嚣尘上，程序员很快就能尝到自己酿下的“苦果”的滋味。

　　“我今天早上刚刚和别人谈过这个话题。”当我问到这种转变时，科技名流Tim O’Reilly 说。“当这一代的孩子成长起来，编程工作将会和今天的大为不同。”

　　当然，传统的编程并不会彻底消失——O’Reilly预计很长一段时间内我们还是需要程序员——但是数量将大为减少，而且编程将会变成一种“元技能(meta skill)”，一种为机器学习创造“脚手架”的手段。就像量子力学的发现并未让牛顿力学失效，编程依旧是探索世界的一种有力工具。但是要快速推进特定的功能，机器学习将接管大部分工作。

　　当然，还是要有人来训练这些系统。但是，至少在今天，这还是一种稀缺的技能。这种工作需要对数学有高层次的领悟，同时对于“有来有往”的教学技巧有一种直觉。“使这些系统达到最优效果的方法差不多是一门艺术”，Google Deepmind团队负责人Demis Hassabis说。“世界上只有寥寥数百人能出色地完成这件事。”

　　但即使是这一小撮人也足够在数年之间改变整个科技行业。

　　不管这样的转变对于人类职业有何影响，它对文化造成的冲击将会更大。人工编程软件的兴起引发了对于程序员的宗教式崇拜，一种观念大行其道：人类的经验最终可以浓缩成一系列可以理解的指令。而如今，机器学习把钟摆拨向了相反的方向。宇宙运行的“代码”可能在人们的理解之外。比如， Google在欧洲正面临反托拉斯调查，被指控对搜索结果施加过度影响。这项指控很难被证明，因为就连Google自己的工程师都没法说清楚搜索算法是如何工作的。

　　这早已不是新鲜事，即使是简单的算法也会产生意想不到的新行为——这种观念可以追溯到噪音理论和随机数生成器。在过去几年间，随着计算网络日益交织，功能日趋复杂，程序变得越来越像一股外星力量，机器中的幽灵变得越发难以捉摸、不受控制。飞机无故着陆，股市出现看似不可避免的极速暴跌，还有轮流停电事故。