今天有朋友问了一个问题，对于程序员来说，AI 之下，研究技术底层原理，研究基础知识，还有意义么？

其实可以先发问题给各类 AI 看看它们有怎样的回答。我结合自己的思考和实践，尝试回答一下。

什么是基础？

我觉得有两类，一类是通用的基础能力，也有叫软技能，还一类是专业的基础能力，或者应该说是你当前阶段所做职业的基础能力。

第一类中最重要的是思维。比如你会不会分层思考，不是简单地划分几个层次就算分层思考，而是能否理解当前层的结构和功能是为了服务更上层。万维钢在专栏的一篇名为《跃层思维》的文章中举了个很好的例子，学生拼命准备考试，力图在高考中取得好成绩，他会抱怨学习那么多将来都用不上的知识，却没想过为什么高考会是这样。

创立自在哪吒的时候，我就只设定了一个原则，时髦点说是第一性原理，就是保本，其他比如做什么项目等，都没有做限制。如果把公司当做一个生命体，最基本的就是吸收的能量要大于消耗，至于是什么界门纲目属种，那就走走看。以前可能很难，总要定一个领域，现在借助 AI 可以快速切换，同时能再连接真正的行业专家，有些事情成的可能性就大很多。

AI 还给了下面一些思维模型，有些是很有启发的，大家不妨也想想。

第二类，你看我回答的其实比较冗长，指你当前所从事职业的基础能力。比如现在就是做软件开发，那基本的数据结构、算法就是你当前的职业基础。等到后来你的职业变化有偏移了，就要能比较快地调整，让渡出以前的一些能力，长出新的基础能力。职业的变化可能是主动，更多可能是被动。在 AI 之下，变动职业恐怕会变得常见。以前的程序员现在就不能只是写代码了，你可能要将需求变成原型，你也可能要去见客户，进行商务谈判。这些能力，你能否快速长起来。当然，可能没法和真正做了几十年的人相比，那你能否一开始就能拿到基础分？

我认为基础仍然重要，但我并没有直接回答，也没有指着一张技能树说，要学这些基础（这些网上有）。举个例子，希望能有启发。我翻译的 Uncle Bob 新书《我们程序员：从代码诞生到 AI 兴起》中讲过一则，在自动计算机出现之前，很多场景都需要数学用表。那时候的数学用表得人工计算。数学家找出近似的多项式，然后分配给人进行计算。顺便说一句，Computer 原本指的就是这些人。人型 Computer 基础能力就是要会算，然而电子计算机出现后，这些对人来说就完全没有意义了。那些数学家的基础能力就是要会找近似多项式，然而有了神经网络，基础能力也没用了。目前还有用的，就是用逼近的思想来解决问题。