时至今日，能用计算机软件提高效率的地方，几乎已经被全部发掘过了，计算机软件成为人们日常生活的必备品，人们已经习惯了计算机软件的存在。在这种情况下，如果想让软件再成百上千倍地提高我们的生活和工作效率，使用以前的那套“分析用户需求和业务场景，进行软件设计和开发”的做法显然是不可能的了。
计算机软件不能再像以前那样，等用户输入操作，然后根据编写好的逻辑执行用户的操作，而是应该能够预测用户的期望，在你还没想好要做什么的情况下，主动提供操作建议和选项，提醒你应该做什么。
这听起来很科幻，但实际上已经出现了，那就是大数据技术和机器学习技术，也就是后来我们都耳熟能详的人工智能 AI 技术。
如果未来是面向 AI 编程的，但是软件工程师也不要把 AI 当作什么万能的东西。当机器学习结果出现问题的时候，我们既不要陷入某种不可知的“玄学”之中，也不要无谓的抱怨什么“人工智障”，而是应该积极参与到问题的讨论、分析和解决中去。这也是我的观点，即使自己不做大数据与机器学习相关的开发，每个程序员也应该懂大数据和机器学习。
将来，数据会越来越成为公司的核心资产和主要竞争力，公司的业务展开和产品进化也越来越朝着如何利用好数据价值的方向发展。不懂大数据和机器学习，可能连最基本的产品的商业意图都搞不清楚。如果只懂编程，工程师的生存空间会越来越窄，发展也会处处受限。
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