未来属于 Rust —— LLM 使编程语言学习曲线变平 [译]

未来属于 Rust

编程语言的易用性

在 /r/rust 论坛上，我常常看到这样的言论：

我学习 Rust 已经三个月了，现在回想我之前学习 C++ 的过程，我发现 Rust 显然更加困难。要想在 Rust 中高效编程，你需要掌握许多规则，包括但不限于：所有权（ownership）、借用检查（borrow checker）、cargo 工具、生命周期（lifetimes）、特性（traits）、泛型（generics）、闭包（closures）、不安全 Rust（unsafe Rust）等。

来源

很多编程语言在设计上追求易用性和快速上手，这种特性历史上让它们在被广泛采用上占有优势，因为对于初学者而言，这些语言确实更易学习。

比如，Python 是继 ABC 之后的语言，ABC 是专门为了教学目的而设计的。现在，大多数人都是从这类学习曲线较平缓的语言开始，然后在尝试学习像 Rust 这样学习曲线更陡峭的语言时感到困难。

为什么会这样？这是因为语言设计总是需要做出权衡。如果优先考虑的是学习的平缓性，那么语言的表达力、严谨性、性能和可维护性可能会有所牺牲。

而采取不同设计理念的语言，如 Rust、Kotlin、Ocaml 等，就面临着许多新手在学习它们时的挑战。学习的缓慢进度可能会让人感到害怕，甚至失去学习的动力，这只是初学阶段的问题。更加复杂的是，当你进入到中级阶段，开始尝试独立构建项目时，挑战会更大。

现在，得益于大语言模型（LLMs）的发展，这个陡峭学习曲线的问题已经变得容易解决了。 无论是 Rust、Haskell 还是其他任何语言，借助大语言模型的帮助，现在学习起来都更加容易。事实上，如果你在学习难懂的材料时没有利用大语言模型（LLMs）的帮助，那么你的学习方式可能不是最佳的。 至少这是我个人的看法。让我来解释一下。

中阶教材问题

译注：“中阶教材问题” (The Intermediate Material Problem) 是指在学习某个技能或领域时，在初级和高级阶段之间存在的一种学习难点。具体来说，在编程语言学习中，这个问题特别明显，尤其是对于像 Rust 这样的复杂语言。

在初级阶段，学习者通过教程和基础课程获得基本的知识和技能。这些资源通常都是易于理解和遵循的，目的是帮助初学者快速入门。然而，当学习者试图从基础过渡到更复杂的应用和项目时，他们常常发现可用的学习材料突然变得稀少并且难度很高。例如，在 Rust 编程中，学习者可能已经掌握了基本的语法和概念，但在尝试开发更复杂的系统（如光线追踪器）时，他们需要理解更高级的概念，比如所有权规则和内存管理，这些通常不在初级教程中详细讲解。

这种情况造成了一个“中阶教材”缺口，学习者必须依靠自己的努力和探索来克服这个难关，这通常包括阅读高级文档、参与社区讨论，甚至通过试错来解决具体的编程难题。这个阶段通常伴随着挫折和困惑，因为学习者不再有清晰的指导和步骤可循，而是需要自己摸索前进。

这个问题并不限于编程或技术领域。在许多学习曲线陡峭的领域中，从初学者过渡到熟练者的过程中都可能遇到类似的“中阶教材问题”。

设想你决定在下一个重大项目中使用 Rust – 你充满野心，打算开发一个光线追踪器 (ray tracer)。Rust 承诺的高速和安全性吸引了你，你通过一些教程和书籍已经成功掌握了其基础。但当你开始着手光线追踪器时，却遭遇了一道高墙。这就是所谓的 中阶教材问题，对于学习 Rust 来说，这是一个巨大的挑战。

从简单的 Rust 教程跳到复杂的图形渲染实现，差距非常大。你需要努力理解 Rust 的所有权规则 (ownership rules)，解读编译器的错误信息，以及学会如何有效地管理内存。这不仅是编程的问题，更是如何用 Rust 的方式思考，而这需要克服陡峭的学习曲线。

这种挫败感是非常真实的 – 你清楚自己想要做什么，但从现在到达目标，就像在没有地图的迷宫中探路一样。这个阶段，从 Rust 的初学者成长为有能力构建光线追踪器的熟练开发者，是一个充满挑战和学习曲线的过程，许多 Rust 爱好者都会经历这个阶段。

这个 中阶教材问题 不仅仅存在于 Rust：它是许多复杂编程语言共有的体验。多年前，受到 Hacker News (HN) 的炒作影响，我决定学习 Haskell。读过几本书之后，我以为自己已经准备好开始一些真正的项目。但很快我就遇到了障碍。我经常遇到困难，不明白自己缺少什么，或为什么某些方法不起作用。感觉就像很多人都曾挣扎穿越这片迷惑的中间丛林，但每个人都必须找到自己的路径。Stack Overflow (一个编程问题解答网站) 虽有帮助，但反应慢，而我加入的一些 Slack (即时通讯平台) 社区则提供了更快的调试建议，但这整个过程都很漫长。

这就是所谓的陡峭学习曲线。它不是开始时的教程学习，而是当你离开教程，开始自己动手做项目，并遇到问题时的体验。

使用大语言模型作为编程学习的助手

在编程学习的中级阶段，我们常常遇到的一个挑战是，通过 Stack Overflow、邮件列表、论坛和 Reddit 等渠道获取反馈的速度过慢。但想象一下，如果你能在编程语言相关的子论坛上提出问题，并且几乎立刻就能得到答案，这会怎样改变你的学习过程？

试想一下，如果 Stack Overflow 能即刻回答每个问题，而不是简单地因为题目偏离主题而关闭它们。这种体验既有直接和朋友私聊时的即时性，又拥有专业社区邮件列表中的深度和广度。

在编程学习的中级阶段，ChatGPT 使这一切成为可能。

如果你在构建光线追踪器程序时遇到错误，直接问 ChatGPT。如果你不确定采取什么方法，就像在 Reddit 发帖一样表达你的想法，并向 GPT4、shell GPT 或 aider 寻求建议。虽然有时你可能会遇到它的知识极限并获得无用答案，但在中级阶段，你所提的大多数问题并非知识的边界，大语言模型会比你更了解这些内容。你需要的仅仅是一些指引。有时你不知道自己不知道什么，需要了解可能的问题和解决方案。ChatGPT 能迅速为你提供这些信息。

很多人没有意识到以这种方式使用 ChatGPT 的实用性，这令我感到惊讶。陶哲轩，当代最著名的数学家之一，就在使用 ChatGPT：

作为一个实验，我最近在解决方案出炉前，尝试使用 #GPT4 咨询我在 #MathOverflow 上发现的一个问题。

根据以往的经验，我知道不应该直接让 #AI 回答问题（那几乎肯定会导致毫无意义的回答），而是让它扮演合作者的角色，提供策略建议。

它最终提出了八种方法，其中一种（生成函数法）最终被证明是成功的方法。在这个特殊的案例中，我可能最终会尝试使用生成函数法，但它的建议还是有些许帮助（我最初考虑的是采用渐近分析法来获取直觉，但这证明是不必要的）。

我想分享我的经验，希望能激励其他人也去尝试类似的实验。

来源

如果 ChatGPT 能帮助陶哲轩探索 Diaconis-Graham 不等式的解决方案，那它同样能帮助你理解 Rust 中基础的生命周期编译错误。

以下是一些我在一个 Python 和 Rust 小项目中的个人实例，这就是 我所说的。

没有挑战，学习会受阻？

这种方式引发的一个现实问题不是大语言模型 (LLM) 是否足够有助于你度过学习的中间阶段，而是它是否会妨碍学习过程。当我遇到问题并咨询 ChatGPT 时，它会提出一些解决方案，其中一个可能正是我需要的。但我担心如果没有它的帮助，我可能无法达到那个程度。难道 ChatGPT 正在使我的技能退化吗？如果我的目标是提高技能，那么 LLM 的协助是否在阻碍我的进步？

与普遍认为最佳学习来源于独立解决问题的观点相反，学习研究显示，在编程等复杂领域中，有指导的学习可能更有效果。

教育心理学家 John Sweller 指出，通过别人的引导来了解解决方案通常是学习的最佳方法，这比自己摸索更有效。大语言模型 (LLM)，凭借其即时、情境化和对话式的帮助，在这方面表现卓越。

近端发展区

当中级学习者遇到难以理解的错误或知识空白时，向 ChatGPT 提出问题可以获得结构清晰的解释或逐步拆解这个问题。这不仅仅是解答问题，更重要的是揭示解决方案背后的逻辑和过程，明了其“为什么”和“如何”1。

有一个教育理论称为“近端发展区”。这是一片超越你目前技能的区域，在这里你需要外部帮助才能继续进步。LLMs 可以成为通往这一区域的桥梁，提供必要的辅助，帮助你突破个人能力的限制。

这种学习体验被称为“脚手架式学习”。你可以通过尝试超出自身能力范围的挑战、在遇到困难时寻求 LLM 的帮助，来缩小这个中间的差距。通过这种方式，你将能够完成超越你单独能力所及的任务。如果教育研究属实，这个过程将拓宽你独立完成任务的能力范围。这不是作弊，而是学习的过程。

试着挑战一些难题，并依赖 LLM 的帮助。通过合作学习，你将掌握超越当前界限的工具和技巧，并在新的领域中建立自信。

未来属于 Rust

让我们回到 Rust 和 Python 的对比：如果你是初次学习编程语言，那么不妨尝试 Python。但如果你像我曾经在构建 Haskell 网络服务时遇到难题，那么不妨再试一次。挑战难题，并在此过程中利用大语言模型来助你一臂之力。

现在，陡峭的学习曲线已经变得平缓许多！

试着做些事情，遇到障碍时寻找帮助，稍微回顾以确保你已经理解，然后再大胆前进。进入你的“邻近发展区”！

说到陶哲轩，他现在正在用 Lean，一种功能强大但颇为挑剔的定理证明工具，来形式化他的一些证明。你知道他是如何学习 Lean 的吗？

继续记录我的 Lean4 项目的进展。

GitHub Copilot 在结束简短论证时非常有用，虽然它提出的长篇建议通常不准确。但即便是错误的建议也帮我学习正确的语法。

GPT-4 在澄清 Lean 语法细节方面有一定帮助，还能为我提供一种将数学英语转换成 Lean 步骤的建议翻译。然而，它似乎在很大程度上受到了 Lean3 语法的影响，这可能是由于训练数据截止日期的原因。

来源

如果我们这个时代最杰出的数学家都在用 ChatGPT 来帮助他进行证明，那么你也没有理由不尝试。

用 Rust 制作点东西，用 Ocaml 制作点东西，用 Elixir 制作点东西。中间阶段的困难已经不是问题。你的编程伙伴会帮你跨过障碍，很快你将能够自己跳过这些障碍。大语言模型只会变得更强大。因此，即便是编程语言变得更加富有表达力和严谨，拥有更陡峭的学习曲线，我们仍然可以学会它们。未来的世界将属于 Rust。