大语言模型时代，聊聊自然语言编程

计算机及编程语言的发展历史，其实就是从机器语言发展到接近人的自然语言编程的发展过程，这种发展，从来没有停歇。可是过去所有从低级到高级的编程语言，都不是真正的自然语言编程，直到今天，大语言模型横空出世，使得达到这一目标，向前迈了一大步。

在计算机的早期阶段，人们主要通过机器语言与计算机进行沟通。最初的计算机如ENIAC，只能通过插拔电线和设置开关来进行编程。随着时间的推移，汇编语言出现了，它用一些简短的符号（助记符）代表机器指令，这在一定程度上简化了编程工作，人们可以通过简单的指令来控制计算机执行流程，按照人类预想的流程执行。可以汇编还是接近计算机的机器指令，需要编程人员对硬件，指令集有良好的掌握，汇编语言非常难以理解，普通人很难阅读。

到了1950年代，高级编程语言如FORTRAN、COBOL和LISP开始出现。与纯粹的机器代码相比，这些语言更接近人类的思维方式，但仍然是程序员们为计算机量身定制的“新语言”，需要学习和掌握特定的语法和逻辑结构。相比于汇编，这些编程语言容易学习，屏蔽了底层计算指令，程序员只需要关注到编程本身的任务。

进入1970年代，C语言的诞生进一步推动了编程的普及。C语言不仅功能强大，还因其可移植性成为编程世界中的“通用语言”。此后，Python、Java等更高层次的编程语言相继出现，随着它们语法的简化和功能的增强，编程的门槛逐渐降低，更多的人能够参与到编程世界中来。

然而，这些语言尽管更加简洁和直观，仍然要求使用者具备一定的编程思维和逻辑能力，离我们平常使用的自然语言还有相当的距离。

自然语言编程的概念由来已久，但真正的实现却受限于技术的发展。20世纪末和21世纪初，随着计算能力的提升和人工智能的进步，基于自然语言的编程逐渐成为可能。

早期的尝试主要集中在有限领域的自然语言处理（NLP）上，比如通过简单的命令行工具让计算机理解基本的语句。此时的自然语言编程更多是一种“增强”的脚本编程，依然要求使用者遵循特定的语言结构。

随着深度学习技术的发展，特别是大语言模型（如GPT系列）的出现，自然语言编程迎来了质的飞跃。这些模型能够处理复杂的语言任务，理解并生成符合人类表达习惯的语句。这意味着，人们可以用更接近自然语言的方式与计算机互动，甚至可以通过简单的描述生成完整的代码段。

今天，开发者已经可以通过像ChatGPT这样的模型，将自然语言直接转化为代码。这不仅降低了编程的难度，也打开了非程序员进入编程世界的大门。比如，你可以直接描述你想要实现的功能，AI会自动生成相关代码，极大地提升了开发效率。

未来，自然语言编程有望彻底改变我们与计算机的互动方式。编程可能不再是少数人的专利，而是人人都能掌握的一种技能。我们可能只需要用自然语言描述问题或需求，计算机就能自动生成解决方案。这种技术不仅能够简化编程过程，还能推动跨学科的创新，让更多领域的人士能够利用编程工具解决他们领域中的问题。

自然语言编程的发展不仅是技术的进步，更是人类对语言和思维方式的探索与重塑。随着大语言模型的不断进化，编程将变得更加普及和智能，最终实现人人皆能编程的愿景。

什么是自然语言编程？

自然语言编程的定义：

自然语言编程(Natural Language Programming, NLP)是一种编程范式,允许程序员使用自然语言(如英语，甚至是其他各种人类语言)编写代码,而不是使用传统的编程语言语法。这种方法旨在使编程更加直观和易于理解,从而降低编程的学习曲线。

自然语言编程的核心思想是让计算机能够理解和执行用自然语言表达的指令。这需要自然语言处理(NLP)技术来分析和解释人类语言,并将其转换为计算机可执行的形式。

自然语言编程的一些特点包括:

• 使用接近人类语言的语法和词汇,而不是传统编程语言的严格语法规则
• 允许使用更多的上下文和隐含信息,而不是显式指定每个细节
• 支持更自然的交互方式,如问答、对话式编程等
• 提供更人性化的错误提示和反馈

自然语言编程的实现方式：

• 代码自动生成：用户通过自然语言描述想要实现的功能，编程工具或系统会自动生成相应的代码。例如，在描述一个计算任务时，系统会将描述转换为Python、JavaScript或其他语言的代码。

• 编程辅助：自然语言编程也可以作为一种编程辅助工具，帮助程序员快速编写代码段或调试代码。例如，开发者可以用自然语言描述要实现的逻辑，系统提供相应的代码建议或直接生成代码。

• 多语言支持：自然语言编程不局限于单一的自然语言，它可以支持多种语言，用户可以使用自己熟悉的语言与计算机互动。

• 人机语音交互：自然语言编程的终极目标就是通过自然语言交互，实现计算机自主理解及执行相应的任务，在可见的未来，人类不需要额外的输入，就可以通过自然语言的交互，实现计算机自主执行任何任务。

大模型时代的自然语言编程技术

在大模型技术出现之前，编程始终是程序员的技术活，每一种语言都存在一定的学习曲线，尤其像C++这种成熟的面向对象语言，灵活的语法，以及非常复杂的规范和标准，成为C++语言的熟练工，可真不是件容易的事，这需要数年甚至数十年的积累和经验。据不完全统计，目前至少有超过700种编程语言，而这个数字还在不断增长。但是接近纯自然语言的编程语言至今还未出现。

如今，大语言模型的出现，可以预见的是正在改变计算机编程的游戏规则，大模型时代的自然语言编程技术代表着计算机与人类互动方式的一次重大变革。在大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的推动下，计算机能够以更加智能和自然的方式理解和处理人类的自然语言描述。这一技术的发展极大地简化了编程过程，使得更多的人能够以自然语言的方式进行编程，降低了技术门槛，提升了开发效率。

大语言模型的核心优势在于：

• 强大的理解能力：大语言模型可以理解复杂的自然语言描述，包括上下文、隐含意义和复杂的逻辑结构。这使得用户可以用接近日常交流的语言与计算机互动，而不需要掌握传统编程语言的语法和规则。
• 多领域知识：这些模型不仅懂得编程语言，还拥有广泛的背景知识，涵盖多个领域。这使得它们能够生成与特定领域相关的代码，并且在复杂应用中提供有价值的帮助。
• 记忆：大模型具有一定的记忆，能够根据交互的上下文背景和人进行交互，这和人类的交谈是相似的，因此大模型在编程领域可以模拟人的行为。

基于大语言模型进行自然语言编程的不同方法

提示词工程

提示词工程无疑是和大语言模型交互的重要技术，这种技术完全可以应用到编程领域。

• 描述: 用户通过自然语言描述要执行的任务，并将该描述（prompt）传递给大语言模型。模型会根据提示生成相应的代码或直接执行操作。Prompt的设计至关重要，它需要足够明确和具体，以便模型理解用户的意图。
• 应用场景: 代码生成（如自动生成Python脚本）、任务执行（如数据库查询）、问题回答等。

使用提示词生成代码

目前市面上几乎所有的通用大模型都支持prompt生成代码，比如ChatGPT，Claude, Gemini等，也包括一些开源大模型，例如llama, qianwen等等，另外还有一些专业模型专门针对编程领域，例如llama coder，deepseek coder等等。

使用这些大模型，你可以通过自然语言描述特定的需求，直接使用大模型生成期望的代码。

例如我使用以下提示词生成了一个检查密码强度的工具：

请扮演软件工程师的角色，您擅长分析需求、设计软件和编码，您能否帮助我按照以下步骤一步一步设计和实现密码强度检查器：
步骤 1：列出密码强度检查器的可能功能和要求。
步骤 2：设计此密码强度检查器的软件。
步骤 3：根据您的设计实现功能和要求。
请帮助一步一步完成。请使用Golang，生成命令行应用程序
请用中文书写。

讲该prompt输入至ChatGPT时，GPT可以帮我做简单的分析和设计，并生成相应的代码：

package main

import (
    "fmt"
    "unicode"
)

func main() {
    var password string
    fmt.Print("请输入密码: ")
    fmt.Scanln(&password)

    strength := checkPasswordStrength(password)
    fmt.Printf("密码强度评分: %d/10\n", strength)

    if strength < 7 {
        fmt.Println("建议：请使用更复杂的密码，包括大小写字母、数字和特殊字符。")
    } else {
        fmt.Println("密码强度良好。")
    }
}

func checkPasswordStrength(password string) int {
    score := 0

    // 长度检查
    if len(password) >= 8 {
        score += 2
    } else {
        fmt.Println("密码长度应至少为8个字符。")
    }

    // 字符种类检查
    var hasUpper, hasLower, hasDigit, hasSpecial bool
    for _, char := range password {
        switch {
        case unicode.IsUpper(char):
            hasUpper = true
        case unicode.IsLower(char):
            hasLower = true
        case unicode.IsDigit(char):
            hasDigit = true
        case unicode.IsPunct(char) || unicode.IsSymbol(char):
            hasSpecial = true
        }
    }

    if hasUpper {
        score += 2
    }
    if hasLower {
        score += 2
    }
    if hasDigit {
        score += 2
    }
    if hasSpecial {
        score += 2
    }

    return score
}

大模型智能体应用

基于提示词工程，不仅仅可以通过自然语言生成代码。大模型时代的应用，将基于智能体编程模式，开启智能应用时代。基于智能体模式，相比传统应用程序，智能应用的交互模式发生了革命性的变化，应用程序完全可以理解人的自然语言输入，智能应用程序将通过理解人的语言进行思考，并以一定的自主能力来执行复杂的任务。

因此，自然语言编程的范畴并不仅仅是通过自然语言来生成代码，广义含义也包含了使用自然语言直接执行任务。

同时智能体应用本身的程序也将不再完全由程序代码来构建的，程序的核心部分将基于提示词工程的自然语言部分，比如react提示词模式，和COT（chain-of-thought）模式。剩余的部分包括大模型的API，数据库交互，记忆模块，以及工具的使用，将使用传统的编程模式。基于prompt的编程将是自然语言编程的重要组成部分。

通过智能体应用，应用程序将会更加智能化，人机交互方式将会发生革命性的转变，任务和指令将通过自然语言的方式进行输入，程序的反馈也将更加人性，更符合人与人的交流方式。

辅助编程

辅助编程技术，实际上是编程IDE诞生以来，一直在发展的技术，在生成式模型出现之前，传统的辅助编程工具可以帮助程序员建立代码索引，通过联想，自动补全等功能帮助程序员更加快速的找到已有函数，接口，变量等，提示编程效率。

辅助编程技术通过生成模型技术，已经发生了革命性的转变。用户可以通过自然语言与大模型进行互动，逐步引导模型生成代码。用户可以实时修正或者调整模型生成的代码，以确保最终结果符合预期。

辅助编程工具一般都是基于编程IDE来实现的，比如当下著名的编程助手 Github Copilot，Cursor 等，程序员仅仅通过自然语言提示，就可以生成代码，测试及文档，大大的提高了编程效率。这些工具除了可以编程外，还可以帮助重构，调试代码。

代码翻译

由于专业的大模型熟悉不同编程语言的语法和语义，因此程序员可以用自然语言描述现有代码段的逻辑或意图，指示大模型将一种语言的代码片段，翻译成其他语言的代码片段，这种特性将在跨语言的代码迁移、旧代码重构、多语言项目的代码管理等领域得到重要的应用。

写在最后

自然语言编程将是我未来的一个主要研究方向，我相信未来，越来越多的人会使用自然语言方式进行编程，未来的应用程序也将更加智能，编程将不在是程序员的专利，更多的人将参与到数字化世界的构筑，使得这个世界更加丰富多彩。

参考文章：

https://arxiv.org/html/2405.06907v1
https://arxiv.org/abs/2405.06907
https://juejin.cn/post/7348648095015567412
https://www.yunwei37.com/2023/06/14/natual-language-program/