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在本书中，我们将主要用到两种技术——Python和GitHub Copilot。
Python是一种编程语言，用于与计算机进行交流。人们使用它编写各种程序来完成有用的事情，例如，开发游戏和交互式网站、数据可视化、文件管理应用及自动化常规任务等。
编程语言还有很多种，包括Java、C++、Rust等。Copilot也支持这些编程语言，但截至目前，它对Python的支持最为出色。相对于其他许多语言（尤其是与汇编语言相比），Python代码写起来要简单得多。更为重要的是，Python更易于 阅读 。毕竟，编写Python代码的将不是我们，而是我们的AI助手。
实际上，计算机并不能直接读取或执行Python代码。它们唯一能够理解的是所谓的“机器码”，这种代码比汇编语言代码还要难以理解，因为它是汇编语言代码的二进制形式——没错，就是一连串的
0
和
1
。在幕后，计算机将接收人们提供的任何Python代码，并在执行之前把它转换成机器码，正如图1.1展示的那样。
图1.1 在屏幕上看到输出之前，Python程序需要经历的几个步骤
什么是AI助手？AI助手是一种人工智能代理（AI Agent），它帮助你完成任务。你可能在家里使用Amazon的Alexa设备，或拥有一台集成了Siri的iPhone——这些都属于AI助手。这类助手能帮你订购生鲜、查询天气或确认那位在《哈利·波特》电影中饰演Bellatrix的女演员是否也参演了《搏击俱乐部》电影。AI助手只不过是响应人类语音和文本输入的计算机程序，并以类人的方式给出答案。
Copilot是一款能执行特定任务的AI助手：它能将英语转换成程序代码（我们很快就会看到，它还能做更多的事情）。与Copilot功能类似的AI助手还有不少，例如CodeWhisperer、Tabnine和Ghostwriter等。我们选择Copilot作为本书主角的原因，是基于它生成代码的质量、稳定性（它从未发生过崩溃）及我们个人的偏好。我们也鼓励你在合适的时候探索其他工具。
你可以把Copilot想象成你与正在编写的程序之间的一个中介层。你不必直接编写Python代码，只须用文字描述你想要的程序功能（这些文字称作“提示词”），Copilot便能生成相应的程序代码。
Copilot的智能引擎是一种精妙的计算机程序，名为大语言模型（Large Language Model，LLM）。这种模型掌握了单词与单词之间的内在联系，包括识别特定语境中最合适的词汇搭配，并基于这些信息预测出一段提示词后面最匹配的单词顺序是什么。
想象一下，我们请你预测这个句子中的下一个单词可能是什么：“The person opened the ________.”你可以想到很多选项，例如door、box或conversation等，但有些单词如the、it或open则显然不合适。LLM会综合考虑当前上下文来生成下一个合适的单词，并持续不断地进行这一过程，直至任务完成。
请注意，我们并没有说Copilot明白它正在做的事情。它仅仅是依靠当前的上下文来持续生成代码。在你今后的编程之路上，要始终铭记：只有我们自己能判断生成的代码是否真正实现了自己的意图。虽然大多数情况下它能够做到，但你仍然应该时刻保持适度的怀疑精神。图1.2描绘了Copilot根据提示词生成程序的过程。
图1.2 Copilot根据提示词生成程序的过程
你或许会好奇，为什么Copilot为我们编写的是Python代码，而不是直接生成机器码。这样的话，Python不就是一个可有可无的中间环节吗？其实不然，我们让Copilot编写Python代码的原因在于它可能会出错。一旦它出错，我们就需要对这些错误进行修正，相比于机器码，处理Python代码无疑要简单得多。
另外，几乎没有必要检查由Python代码转换的机器码是否准确。这在一定程度上归功于Python语言规范的确定性。我们可以畅想，或许未来Copilot已经精准到无须检查它生成的Python代码，但目前我们距离这一目标还有很长的路要走。