最近，神经网络已经成为应用开发中不可或缺的工具。它们大大简化和加速了这一过程。

例如，使用GitHub Copilot，可以根据任务描述自动生成重复的代码部分。神经网络可以创建和运行测试，识别错误，甚至提出修复错误的方法，大大加快了测试和调试过程。此外，神经网络可以检测各种漏洞，提出消除漏洞的方法，并实时响应可疑活动。

专用工具可以实时监控和分析应用程序性能，识别瓶颈并提出优化建议。为了提高应用程序性能，可以自动化硬件资源分配。

此外，神经网络可以处理人类语音，这为开发语音界面和提高应用程序可用性开辟了广阔的可能性。处理大量数据、综合和分析数据并根据结果进行预测的能力也值得注意。

因此，神经网络显著简化了应用程序开发过程，提高了质量和性能，改善了用户体验，并确保了更高的安全性。在开发中使用人工智能使开发人员能够专注于更具创造性和战略性的任务，将常规和复杂的流程留给自动化系统。

然而，这里有一个重要的问题。对于新手程序员来说，要想成为大四学生，他们需要经历一条漫长地学习道路。他们从简单的任务开始，逐渐转向更复杂的任务。这是青少年的主要价值观；他们可能会被分配到老年人手动执行成本过高的任务。

目前，神经网络占据了这一细分市场。问题来了：如果神经网络取代了初级，那么未来的高级人才将从哪里来？未来的老年人会拥有和现在一样的技能吗？所有这些是否会导致职业的退化，并将人类转变为机器的附属品？