如果说之前的几篇文章都是回忆过去，那么本篇文章就跟大家一起畅想一下未来。本文作为我这个系列文章的终结篇，也可能直接终结了软件这个产业，请各位码农同学们做好心理准备。
简单回顾我之前的四篇文章，我提出了软件产业分五级的概念，并针对中国软件产业形势逐级进行了分析：
软件产业分5级
那未来的软件产业又将发生什么变化呢？让我们一起来开一下脑洞。
量子计算机正在路上，量子编程语言准备好了吗？编译器和操作系统呢？
量子计算领域最近的发展相当迅速，谷歌前段时间宣布实现了量子霸权，IBM也宣称推出了量子计算机，而2018年中国也宣布实现了18个量子态的量子计算。
而最新消息，中科大潘建伟团队与中科院物理研究所范桁团队合作，研制出包含 24 个比特的高性能超导量子处理器，成功将18个量子态提升到24个。
潘建伟和他的量子计算试验机
这里为什么要强调到底是几个量子态呢？因为这直接关系到量子计算机的性能有多强大。
量子计算机跟传统计算机的区别主要体现在并行计算能力上：
量子计算最大的特点是可以并行计算
通俗的讲，就是有几个量子态比特就可以实现2的几次方个任务的同时执行，18个量子态就是26,2144个任务并行，而24个量子态是1677,7216个任务并行，也就是说24量子态的量子计算机理论上比传统计算机快一千六百多万倍。所以，每增加一个量子态，并行效率就可以指数级增长。
而如果实现了250个量子态比特，2的250次方将超过整个宇宙蕴含的全部原子数量。这种计算效率是传统计算机所远远无法达到的，可以做到现在想做而做不到的许多事情，比如模拟一个人类社会并让它自然发展，要不模拟一个银河系试试看？
近年来量子计算发展越来越快，主要原因是量子计算的三大理论都已经突破，量子纠缠状态、量子计算算法、量子态纠错算法全部解决，为量子计算机扫除了理论障碍，剩下的就是怎么把计算机做出来并且提升量子态比特数量了。
量子计算机工作原理与传统计算机明显不同，量子计算的算法更是跟传统计算机的与或门逻辑算法迥异，加上量子计算的并行特性，可以讲，目前编程人员使用的编程语言比如C/C++、JAVA、Python等等肯定都无法适用，那新的编程语言准备好了吗？
基于量子态的算法与传统算法完全不同
不仅量子编程语言和编程理论将会发生翻天覆地的变化，相关的配套基础软件也将同时进化。
比如编译器，传统软件的编译器完成的功能，是将程序员写的代码转换成机器能够读懂的01序列，而量子计算机使用的编译器，转换成的就不是01序列了，而是是量子态序列，而量子态序列能够表示的状态不再是一个时刻只有一个状态，而是2的N次方个，所以还需要全新的编译原理和编译器。
需要量子计算领域的编译器
再比如操作系统，传统的操作系统是与CPU架构有比较强的绑定关系，因为操作系统需要尽量发挥CPU的运算能力，同时又要让用户用得爽。而量子计算因为具备独特的并行能力，如何充分发挥量子计算机的硬件能力，适配全新的量子计算架构，新一代操作系统需要在线程并行原理和资源分配方面做出巨大的改变。
量子计算机也需要操作系统
总的来说，量子计算机的出现不仅仅是出现了一个新的计算机硬件系统，还必将催生出一整套的配套软件生态。面对这个新情况，中国软件界准备好了吗？如果这一次再让美国抢先，中国将陷入软件核心产业被人掌控的另一个轮回。
脑意识直译是个什么鬼？未来软件编程这个行业可能消失
当前之所以需要软件编码，根本性的原因是人类和机器的语言不同，人类说的话机器无法听懂，人类只好按照机器能懂的语言把自己的意图再翻译一遍，就是用编程语言把自己想干什么告诉机器，让机器执行。
机器只懂0101
人类一个简单的想法，用编程语言去翻译，可能需要几万行代码才能实现，好多程序员小哥哥要加班好几个月才能完成，大家不觉得非常低效吗？
现在的编程过程从人类产生想法到机器能够执行，经过了很多的转换环节。人类产生想法并不低效，闪念间就是一个创意，机器执行也很快，编码完成后计算机分秒间就执行完成了，但是期间的翻译过程也就是编码过程要好多个月时间，实在是不科学。
现在人机交互的效率真的很低
如何提升这个过程的效率呢？其实很久之前就有人提出了解决方案，就是自然语言编程，也就是像跟人说话一样告诉计算机我想干什么，计算机去执行，只不过一直无法实现而已。
但是最近的人工智能发展，似乎出现了转机，这就是AI领域的语音识别和语义识别。语音识别就是让机器知道你在说什么，这个应用现在已经非常广泛，比如各种语音输入软件，我甚至用讯飞语音输入了一部宪法，我的普通话还可以，识别率挺高的。
语音识别技术已经相对成熟
而语义识别就更难一点，语义识别是真正的让机器听懂你想干什么，这一方面其实目前还相当不成熟。那些宣称实现了人机对话的应用，宣传意义远大于实际应用效果。要让计算机听懂人话，必须有一个庞大的知识图谱作为后台，同时要让机器人理解社会价值取向、社会运作机制等，否则就是对牛弹琴，这谈何容易。
计算机需要有完整的知识体系，否则无法理解人类
本文不做过多展开，但是不可否认，现在语义识别也逐步有一些初步雏形出现，随着人工智能技术的发展，机器人理解人的语言将会变得越来越准确。
那一天真的到来的话，软件编程还有必要吗？领导给你布置工作，只会扔给你几句话吧，难道他会不辞辛劳的写一段代码给你？你给机器人布置作业也是一样的，如果他能听懂你说什么，你会花几分钟跟他谈话，而不是花几个月去写代码。如果事情比较复杂，你可能会花几个小时跟机器人讨论，你不会动写代码的想法的。
几句话就说清楚的事，不用花几个月写代码
但是，当人把自己的想法翻译成语言表达出来的时候，也经过了一个复杂的转换过程，这个过程同时也是低效的而且充满了误解。你说的话经常不能准确表达你自己的真实想法，而听众的解读也常常南辕北辙。比如你对一个心思比较纯净的女孩子说“今晚咱俩滚床单吧”，结果你的女朋友想了半天，她可能只是觉得你不喜欢她的床单而回家把床单换掉了，你欲哭无泪，而且不知道自己应该高兴女朋友纯洁好还是沮丧没有达成所愿好。
扯远了，总之最高效的方法就是把想法直接灌输给机器人，比翻译成语言然后再让机器人去理解高效得多。人的思维速度有多快？反正绝对不受声波传输速度和你舌头的移动速度限制，可能会快一百倍不止。
人机接口真的行吗？
这很难做到吗？马斯克同学已经给出了一种可能性。我们需要实现的，只是一个脑电波直接转换成机器人能理解语言的新型编译器。
人脑把想法直接传给电脑
总之，在未来，有了人工智能的语音语义识别和脑机接口技术的助力，控制机器人做事情将不再需要软件编程，这AI和脑机接口技术有可能使得当前的软件产业走向消亡。
全文完，觉得有那么一点道理的同学请关注我，觉得我在胡扯的同学请在下方留言讨论同时关注我，谢谢。
来源：枫叶科技2020
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