關(guān)于 ChatGPT 爆火而引發(fā)的熱議已在網(wǎng)絡(luò)上持續(xù)了將近半年，無數(shù)人把這個無所不能的對話機器人當做生活、工作助理，用其代替搜索引擎、生成流暢的翻譯、甚至撰寫文章、剪輯視頻、分析數(shù)據(jù)，享受著“不勞而獲”的便利和高效體驗。

自然而然地，一些老生常談的話題，比如“機器人是否終將會取代人類”，再次頻繁出現(xiàn)在報道的頭條。與往常不同的是，向來被認為是“硬核高技術(shù)工種”的程序員，這一次也輪到他們被推至失業(yè)話題的風口浪尖。隨手點開與 ChatGPT 相關(guān)的討論，總能精準捕捉到程序員們發(fā)出的感慨：

“只要告訴它我的需求，它甚至能幫助我開發(fā)小程序……”

“我寫幾分鐘的代碼，ChatGPT 只需要幾秒鐘……”

“雖然 ChatGPT 寫出的代碼漏洞很多，但是我寫出來的漏洞更多……”

盡管從各類測試報告的結(jié)果來看，目前 ChatGPT 仍然無法獨立解決需要依靠大量人類經(jīng)驗與創(chuàng)意的問題，因此過分的杞人憂天聽起來總有些販賣焦慮的意味；然而 GPT 正在模仿人類思考的趨勢，著實給日常生活陷入慣性思維的人們敲響了警鐘。

不過，任憑這股劃時代的風吹到哪兒去，有一點是毋庸置疑的：人工智能無法替代人類大腦。而要想擺脫新技術(shù)日新月異變革所帶來的危機感，首先就是調(diào)整自己的思維方式。對于程序員來說也是如此：為什么難以理解一段陌生的代碼？如何設(shè)計出高質(zhì)量的代碼？如何快速掌握新的編程語言？這些困擾著程序員們的問題，其實都可以從認知層面上解決。

新書《程序員超強大腦》，便是作者從大腦的認知功能出發(fā)，幫助程序員理解大腦如何加工代碼的科學方案。作者費立安·赫爾曼斯在從事少兒編程教學工作時，發(fā)現(xiàn)自己對大腦的工作機制一無所知。她意識到需要加深對認知的理解，從而提高閱讀代碼和編寫代碼的效率，于是開始深入研究如何思考和學習。通過閱讀、交流并參加相關(guān)的講座和會議，她將積累的學習經(jīng)驗于這本書集中體現(xiàn)。

本書從認知科學角度剖析優(yōu)秀程序設(shè)計背后的腦科學原理，為你揭開大腦思考編程的奧秘。你將了解如下內(nèi)容：如何高效地學習新的編程語言，如何快速地理解復(fù)雜的代碼，如何牢固地記住各種語法，如何在繁雜的程序設(shè)計工作中優(yōu)化認知資源。

本書分為四大部分，一共13章。由于各章之間互有聯(lián)系，因此建議按章節(jié)順序閱讀。每章都包括若干應(yīng)用場景和練習，以幫助讀者消化概念并加深理解。某些情況下，你需要選擇一個最適合自身情況的代碼庫來完成練習。

此外，這是一本適合放在床頭案前隨時翻閱的參考工具書，適合各個層次的程序員閱讀，初學編程的新手也可以閱讀。

本書特色

• ChatGPT時代，人類程序員如何用好認知優(yōu)勢

• Stack Overflow“百萬聲望值”程序員Jon Skeet作序推薦

• 專為程序員而寫的大腦使用指南，理解大腦工作機制，Python/JavaScript/Java……任何語言統(tǒng)統(tǒng)輕松學

作譯者簡介

費莉安·赫爾曼斯（Felienne Hermans）

荷蘭萊頓大學副教授，致力于研究人類如何利用認知科學快速、高效地學習程序設(shè)計語言。費莉安對 ChatGPT 給軟件工程領(lǐng)域帶來的深遠影響有獨到見解，多次就這一話題接受媒體專訪。她是 TC39（ JavaScript 標準委員會）成員，還自創(chuàng)了 Hedy 程序設(shè)計語言。

蔣楠

出身電子與計算機工程專業(yè)的高級技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理，負責 C 端產(chǎn)品的規(guī)劃和設(shè)計，對算法和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用同樣興趣濃厚。兼具科技圖書譯者、馬拉松跑者、航天愛好者等多重身份，譯作包括《計算機簡史（第3版）》《計算機科學精粹》等。

學會編程，不僅可以解決現(xiàn)實生活中錯綜復(fù)雜的實際問題，還可借編程之眼探索其他的學科知識。當你用 Python 繪制三維圖形、解線性方程組、計算導(dǎo)數(shù)公式時，或許會豁然開朗：那些令人望而生畏、深奧而無聊的數(shù)學知識，同樣可以在代碼的編織下變得有趣而生動。

《程序員數(shù)學（用Python學透線性代數(shù)和微積分）》這本書，以圖文結(jié)合的方式幫助你用Python代碼解決程序設(shè)計中的數(shù)學問題。通過邊學邊練，你會發(fā)現(xiàn)線性代數(shù)和微積分的重要概念躍然紙上、印在腦中。