別人手牽手-我牽我的狗
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根據CSDN 資訊的報道，之前有一個叫 Screenshot-to-code-in-Keras的項目，當時是在GitHub 排行榜上排行第一的。這個項目的最厲害的地方就是：神經網絡通過深度學習，自動把設計稿變成 HTML 和 CSS 代碼。這個厲害程度有多深，那就是產品經理會編程，而且還自動自覺做完了程序員的工作。只不過產品經理是人，但是這是一臺機器。
這不得不讓我們恐慌，人工智能可能要大規模取代人類了的工作了。
首先，我們認為程序員編程是一個非常有技術含量的工作。因為優秀的程序員大多都是有著深厚的學術功底，而且經過長時間的訓練和練習才能獲得優秀的變成技能。而且電腦編程語言確實跟我們的自然語言不一樣，要把我們人類的需求的需求轉化為電腦編程語言，需要做的是：先明確需求，再讓程序員把我們的語言和表達轉化為電腦語言。
這個時候，計算機自行把設計稿變成編程語言，那就意味著，把人類語言的表達轉化為電腦的語言，電腦能夠做到，這樣意味著電腦能夠看懂人類的語言。
先不說編程的水平高低，萬丈高樓從地起，即使現在的電腦編程的水平不高。但是得益於強大的性能，電腦只要通電就能持續運算，以人類無法企及的速度在學習。所以對於人工智能來說，更重要的是數據、算法、硬件的提升。起點低真的無所謂。
這樣看來，人工智能的到來，能夠提升生產力，使得人類社會的物質更加豐富，人類的可以空閒出來的時間就更多，可以更好的處理人與人之間的關係。
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此前，微軟研究院和劍橋大學研究人員開發出一套可自己寫程序的人工智能“DeepCoder”。按照官方說法，DeepCoder可以基於搜索功能快速全面地搜索合適的代碼，並且給出多種組合方案。在一次次寫程序的過程中，DeepCoder也會不斷進行自我提升和學習，讓未來寫出的代碼更加的成熟可行。在未來，當DeepCoder成熟之後，就算用戶不會寫程序，也可以通過它在非常短的時間內寫出符合自己需求的程序。
另外，也有一個叫做“Screenshot-to-code-in-Keras”的項目。在這個項目中，基於深度學習，人工智能神經網絡可以自動把設計稿變成HTML和CSS代碼
當前，人工智能已經在客服、流水新工人等崗位取代了人類，在越來越多“人工智能會編程”的消息傳出後，也有不少人開始擔心“程序員”是否也會被取代。
說實話，這是人工智能技術的一種極大的進步，也是社會智能化趨勢的一種體現。不過，在短時間之內，這並不意味著程序員就會被取代，更多的只是降低了程序員的入門門檻。
講真，人工智能真的可以取代程序員嗎？其實不盡然。如同工業機器人也需要維護修理人員一樣，人工智能編程程序也是需要不斷改進與提升的，而在短時間之內，若是想要完美的成果，其所最終編寫的程序極有可能還需要人類的修改與完善。這些工作誰來做？當然是程序員。
從短期來看，在智能化還處於初期發展的階段，人工智能取代程序員還是一件不現實的事情。在更多意義上，會編寫程序的人工智能系統只是進一步降低了程序員的門檻，以及幫助程序工作提升效率。
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人工智能可以自動編寫html和css了，其實並不值得奇怪，因為html和Css都最簡單的網頁編寫語言了。它們有著強烈的規範性和格式化，對於智能來說這就是非常簡單的任務。只需要依據需求自動完成語言標準標記的擺放就可以，對於考驗人工智能的能力來說，不足以說明太多。
機器自動編寫程序我以為肯定會成為未來的趨勢，在人工智能的加持下，軟件程序開發的自動化必然會流行起來。那會不會造成大批量程序員失業不好說，但肯定會降低各類軟件的開發編寫門檻。就好像現在各家公司都提供智能工具的SDK一樣，程序的編寫和功能實現已然變得越來越容易。
人工智能已經能自動編寫html和css只是機器自動化變成的一小步，從後端到前端總是需要一個過程，但必然不是無法逾越的障礙。現在的智能程序已經可以完成頁面設計這個步驟了，就好像海報都可以由程序自動來寫。經過大量訓練的智能網絡，可以完成前端的編寫和設計，並且排版出來的設計還不錯。
在程序員熱愛的GitHub裡有這樣一個項目：神經網絡通過深度學習，自動把設計稿變成HTML代碼。在項目作者Emil Wallner看來，不久之後，人工智能將徹底改變前端開發，提高模型製作速度，降低構建軟件的障礙。
果然智能機器正在一步一步擴大自己的替代範圍，總需要學習一些東西以便不被愚蠢的機器所替代？
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初始值、發佈，
初始值
首先現在AI人工智能，ML機器學習，DL深度學習很火，很火，非常火。
但是根據草圖或者設計圖生成html和css在業界早已不算什麼問題，早就可以自動化做。根本不需要AI、機器學習來做。
AI，ML和DL三者包含關係如下
AI和ML已經經歷了幾十年的發展和積累，而不是近年才發展起來的，最近熱潮源於DL算法的研究新進展，突破了阻礙機器學習的幾個瓶頸。
DL深度學習（deep learning）
深度學習 (deep learning)：深度學習是機器學習算法中人工神經網絡的一個新網絡算法，通過增加大量網絡層數和自動權重處理來實現多特徵大量數據的分類。深度學習屬於用無監督式 Unsupervised或半監督式 Semi-supervised模式識別算法，可實現自動特徵學習和分層特徵提取，高效算法替代手工獲取數據特徵，累積式的進行網絡的訓練，訓練和識別可以一起，不需要預先進行模型的訓練就能直接工作。
DL的突飛猛進源於計算機硬件的快速發展，分佈式計算、雲計算等技術大大提高了計算機的運算能力，使得處理多層網絡成為了可能。我們知道人工神經網絡曾經也火過幾次，比如反向反饋的BP神經網絡，但是由於網絡層數有限適用範圍不是很廣，效果也一般般，所以熱潮沒能一直延續下來。
機器學習
關於ml機器學習，我只簡單的介紹下機器學習的概念和應用範圍。機器學習跟模式識別，統計學習，數據挖掘都屬於人工智能算法，用於實現識別，分類和決策。機器學習與領域技術的結合，造就了計算機視覺MV、語音識別、自然語言處理等專門的機器學習學科。
其他更多資請料自行搜索，還有ng大大的公開課不錯，有志於這方面可以去學學，此處不在贅述。
回應提問
根據設計圖生成html和css在業界就不算是個問題，早就可以自動化做，根本不需要AI、機器學習來做。那麼為什麼還有人問這樣的問題呢？
平時也老有一些傳統公司的人說他們用人工智能做了啥；他們產品用了區塊鏈了，用了量子化了。這基本上都是來蹭熱度，忽悠人的。對這類公司要小心，很可能就是不好好做業務的，靠忽悠騙錢的。
那麼，既然html，css不用人工智能就能做的好好的，那能用人工智能幫助做些事嗎？筆者回答是肯定的。
利用人工智能協助解決前端需求不明的痛點
前端開發中的痛點是什麼？是需求不清楚、不明確，一個設計不斷改來改去，太費勁，太耗時間。而這恰好是AI可以幫助我們做的，也是AI擅長做的。我們把歷史需求，變更，人員，設計結果，配圖，配色，設計師，甲方等相關信息都搞成特性輸入網絡進行訓練形成模型，再有需求過來，簡單一說要求，人工智能就自動決策，給出最適宜的設計（設計人員參與，ai做不到），並並自動化生成網頁了（最後這步不需要AI）。
蟲蟲安全
經常有人提人工智能取代程序猿，我覺得這是個偽命題。下面從宏觀的角度說明了一下。
開發工具和編譯器一直在進步，並不是人工智能出現後才開始的
早些年間，程序猿運行hello world都需要幾千行代碼，因為那時候的編譯器和開發工具都不夠智能，語言也不像現在這樣簡潔，要讓機器運行出來結果，需要寫成01010這種機器語言的形式，瞭解計算機發展史的人應該都明白。
編程語言也在進步
到70年代，C語言出現了，於是B語言漸漸淡出了視線，再後來又出現了C++ java等。每一門新的語言出現都建立在之前優秀的語言之上，不可否認，包括開發工具和編譯器在內，他們一起大大提高了人們的生產力，使得寫一個hello world變得不那麼複雜了。
如今人工智能出現了
人工智能的出現勢必要取代一些工作，注意！這裡是一定會取代。 html css是不需要我們來寫了，那是因為有更重要的工作讓人類完成。為什麼這麼說？能讓機器完成的為什麼要讓人來做呢？各行各業的歷史和現實都是這樣發展過來的。汽車代替馬車我們需要做的是從一個馬伕變為一個司機，在軟件領域也是一樣的，我們程序猿要做的是比html和css更重要的事情，比如編寫人工智能的程序，讓他去完成更低級的工作，只有這樣才能推動整個社會發展，提高人們的生產力。
我講的可能有點宏觀，但是像科幻電影一樣的未來世界，就是這樣不斷取得技術進步，不斷提高人類的生產力實現的，這是必然過程。
xo醬大龍蝦
本人aming，web前端從業者（2007~2018），創辦切圖網，歡迎右上角關注我 ^_^
關於瞭解到自動化html和css的概念，是在2014年前後，我聽行內一個人說，阿里巴巴註冊了自動化切圖專利，那個時候著實把我下了一跳
要知道，如果這個技術出來了，對於很多人來說可能僅僅是失業，對我來說可能是公司倒閉的節奏
後來，當我仔細分析以後，我覺得這事不太可能被機器完全取代，因為如今的網站是一個高度制定的產品，每個設計都要創意，要炫酷叼，加上響應式，都增加了難度，對於幾年經驗的web前端從業者來說都是不小的挑戰，更何況是機器了
另外，從另外一個層面上來說
如果有這個技術，那麼最有這個實力的開發的公司應該是Adobe，我們常用的Photoshop和Dreamweaver都是出自這家公司，但是Adobe並沒有自動化切圖的工具推出
足以證明，這個事情還是很難企及的
丁嚮明
作為一個從業八年，寫過1000+模板的老前端，我有些自己的想法。
記得剛開始寫頁面的時候，覺得每次寫都是挑戰。需要考慮整體佈局、細節規劃，怎樣複用合適，怎樣保證頁面在不同瀏覽器兼容等等問題。拿到一個頁面之後，先感慨下：頁面好長啊，XX效果好難實現啊，時間好短啊……
一直到現在，碰上還需要我做頁面的時候。效果圖頁面長短已經不是問題，看到某某效果會想到這是我素材庫的某種效果，某某樣式是代碼庫的哪段代碼，頁面兼容也基本不再理會（已自動跳過會影響瀏覽器兼容性的大部分坑），在現單位除了偶爾開發下新效果之外，感覺前端工作對我而言就是個體力活……
這是我個人感受，我完全相信我現在乾的這些普通前端工作，是可以被機器替代的。我甚至都想到機器應該怎樣分塊去生成對應的代碼。可惜不會AI人工智能，不能自己來實現，只能寄希望於人工智能的各位大大們。
不過這也會導致很多不思進取的前端丟掉自己的飯碗。可以倒逼前端人員努力提高自己的技術水平，以後再上網的時候可以看到更多更好的頁面效果，頁面瀏覽體驗也會更好。
但是對高級前端來說，現階段這個技術其實對他們來說沒啥影響。因為工作內容都不太一樣。真不知道人工智能以後到底會發展發展什麼程度，很是期待。
這也讓我想起了阿里自動做廣告圖的那個人工智能的技術，據說雙十一期間，我們在淘寶上看到的很多廣告條都是機器自動生成的，不是美編設計的，具體數據我忘記了，印象中起碼上萬個廣告吧。
現在越來越多的基礎工作正在被人工智能所替代，如果個人沒點拿得出手的東西，等以後早晚會被機器取代，我們要努力挖深自己的護城河！與君共勉！
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域名導航趙傑
我是來認真地潑冷水的。
首先，自動編寫html和css又不是什麼新鮮事，dreamweaver這種拖曳控件生成代碼的工具十年前就會了！
vb很早就會寫桌面工具的代碼了！
delphi很早就會寫pascal代碼了！
寶蘭公司的ide十年前就會寫c++的代碼了！
然而有個卵用？！
指望機械代替人類做腦力勞動，你就等著公司破產吧！
其次，這種由程序生成的代碼，沒什麼好看的！不管怎麼看，都是兩個字：難看！
工業生產線上生產出來的酒，跟手工釀製出來的酒，你願意喝哪個？
還是老老實實學好基本功，待你自己會寫代碼生成器來提高工作效率的時候，你就不會提這種無聊問題了！
php設計模式
最近在網上有個github項目變得非常火，排行榜 TOP 1，Screenshot-to-code-in-Keras。在這個項目中，神經網絡通過深度學習，自動把設計稿變成 HTML 和 CSS 代碼，同時其作者 Emil Wallner 表示，“三年後，人工智能將徹底改變前端開發”。
面對這樣的擔憂，我想說一切皆有可能。
10多年前，會開車還被看做是一項專業的技能，在經歷了手動擋、自動擋、倒車影像等一系列的技術革新後，自動駕駛技術終於要投入實際使用了，人類很快就不需要再“手動”開車了。
我們轉過來看代碼編程，也一樣的發展過程，各種輔助工具、框架的產生使得編程的門檻在越來越低，而部分編程工作被人工智能來代替，也就不是什麼稀奇的事情了。
問題的關鍵不是會不會發生，而是什麼時候發生。
隨波逐流雲飛揚
去年人工智能火的一塌糊塗，從阿法狗到ai，等等，人工智能逐漸從電影電視劇中走入現實，不少重複性的工作都會被人工智能替代，這也造成一些工種的消失，未來人工智能能不能和前端程序員爭飯碗，這個問題很有趣。
我覺得就目前而言，人工智能只能代替人類做一些重複性比較高的工作，就前端而言，可能只是套套模版，寫寫簡單的例子程序，而對於複雜的需求，高定製化的業務，人工智能必須具備相當高級的算法才能模擬人類思考，解決問題，否則人工智能在很長的一段時間內是無法替代人類工作的。
當然，現在前端框架日益更新，前端工程化不斷完善，要成為一名合格的前端還有很漫長的道路要走，如果不想被人工智能打敗，小夥伴還是要再接再厲，打好基礎，努力學習。爭取成為一名合格的前端程序員。
