人工智能可以自己编程造出更聪明的人工智能么？

一、人工智能可以自己编程造出更聪明的人工智能么？

人工智能，将会有独立的思考能力。

这就是为什么霍金会预言，人类要注意，不要被自己的创造而毁灭！

有人可能会觉得小题大作，我们创造的东西，怎么可能超过我们呢？？？

其实，我们作为人类，人性的弱点太明显了，懦弱，犹豫，胆怯，贪婪…但是作为智能机器，他们将会有自己的算法。有自己的思维能力，而且，他们最可怕就是没有情感！！

终结者看过没有？没有的可以去看看哈！讲的就是人工智能的故事。

我们普通人的智商在人工智能面前不值一提，知道吧？世界棋王被阿尔法狗完虐大家应该都有耳闻。这智商碾压…也就是说，人工智能想要干点人类，可能都经过一套完美的算法，各种可能性对应的方式，都不给人类留任何机会的。所以说，人工智能可以做到人类可以做的，也可以做到人类做不到的！

二、人工智能编程软件？

yanshee安卓最新版是非常好用的机器人编程软件

支持在手机上控制机器人，可以进行简单的编程，让机器人来执行你的指令和动作，享受编程开发的乐趣，还可以锻炼逻辑思维能力。

yanshee是优必选教育课程体系中面向高等教育课程的开源人形机器人平台。您可以通过使用yanshee app与yanshee机器人进行连接，对yanshee机器人进行机器人遥控，动作回读编程，以及blockly图形化编程，不但可以简单快速地体验与yanshee互动的乐趣，还可以在图形化编程娱乐中了解到python代码的原理，激发您深入学习yanshee机器人的高级编程和人工智能开发的激情和动力。

三、人工智能编程？

你的这个想法，我们正做：计算机自解释自编程技术。这是我们人工智能项目的一部分。学习人工智能，大数据的基础必须有，另外多看一些人工智能理论的书，还有相关的论文。多去理解别人是怎么思考怎么实践的。

四、自己会编程怎么做量化？

编程可以通过代码的数量和质量进行量化

1. 代码数量

可以统计代码行数，或者字符数量。

2. 代码质量

显然，代码长不等于工作量很大。不光要考虑代码的数量，还要考虑代码的质量。那么什么样的代码是高质量的呢？什么样的代码是“好”的呢？

“好代码”的评判标准可能非常主观。主流的价值观中大概有以下标准：可读性好（注释不多不少，版面整洁，符合公司规则，变量名有意义等）bug 少（正确处理各种异常和错误）。优雅（设计优雅，实现优雅）

五、ar编程和人工智能编程的区别？

AR编程（增强现实编程）和人工智能（AI）编程是两种不同的编程领域，以下是它们之间的一些区别：

1. 定义和应用：

   - AR编程：AR编程是指开发应用程序和技术，通过计算机视觉和传感器技术将虚拟元素与现实世界进行融合，实现对真实世界的增强。AR编程主要用于在手机、平板电脑和其他AR设备上创建具有增强现实体验的应用程序和游戏。

   - 人工智能编程：人工智能编程是指开发和训练计算机程序，使其能够模拟人类智能和具备学习、推理和决策能力。人工智能编程涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域的算法和技术，用于创建智能系统和应用程序。

2. 技术和方法：

   - AR编程：AR编程通常使用计算机视觉、图像识别、动作追踪、传感器等技术，通过跟踪和分析现实世界的图像和动作，将虚拟元素与现实环境进行融合。AR编程需要掌握如OpenGL、Unity等工具和技术。

   - 人工智能编程：人工智能编程涉及广泛的技术和方法，包括机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、专家系统等。人工智能编程需要掌握编程语言（如Python、Java）和相应的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）。

3. 应用领域：

   - AR编程：AR编程的应用领域包括互动娱乐、虚拟试衣、教育、建筑设计、医疗等领域。AR技术可以为用户创造沉浸式和交互性的增强现实体验。

   - 人工智能编程：人工智能编程的应用领域非常广泛，包括自动驾驶、语音识别、智能助理、金融预测、医疗诊断等。人工智能技术可以帮助人们处理和分析复杂的数据，并做出智能的推理和决策。

需要注意的是，AR编程和人工智能编程并不是相互排斥的，它们可以结合使用。例如，可以使用人工智能算法来实现AR应用中的对象识别和交互。同时，也有可能在人工智能应用中使用AR界面提供更直观和交互性的体验。

六、目前的人工智能离可以自己给自己写代码编程还有多远？

来谈谈我的看法:)

首先说人工智能编程这件事情，很多答案都不约而同的提到了两个项目:

• ICML上的DeepCoder: 论文地址(Learning to Write Programs)
• arXiv上最近的AI Programmer: 论文地址(Autonomously Creating Software Programs Using Genetic Algorithms)

虽然DeepCoder的技术水准和技术意义明显高于AI Programmer，但从本质上来说现阶段的人工智能自动编程还是一个“在有限时间内搜索最优解”的优化问题，只是不同的项目采取了不同搜索方法，距离程序员失业还有很远的距离。

现阶段的算法依赖使用者给出程序的期待输入和输出，甚至还需要给出评估方法，然后使用机器找到程序实现这个目标。举例，我们需要一个加法计算器，那么我们给出一系列输入和期待的输出:

• 输入(2, 2)，输出2+2=4
• 输入(1.5, 3)，输出1.5+3=4.5
• 输入(1.25, 5)，输出 1.25+5=6.25

但我们很难完美定义所有的输入输出，这会造成学习中的歧义。举例，上面的这3个输出输出也可以用乘法计算得到，大家可以试试。所以现阶段的人工智能自动编程算法面临的最大的困难就是需要大量的人工时间来完成简单的任务，且随着任务难度上升，需要的运算时间会以指数甚至更高的速度增长。以AI Programmer为例，正确输出“hello world”所需要的时间是"hello"的5倍，而字符串长度仅上升1倍。

打个不恰当的比方，现阶段的自动编程更像“猴子打字”，学术叫法是“无限猴子定理”：

让一只猴子在打字机上随机地按键，当按键时间达到无穷时，几乎必然能够打出任何给定的文字，比如莎士比亚的全套著作。 --中文维基百科

所以现在的智能编程有一点像“随机撞大运”，期待在有限时间中“撞到”正确的代码符合我们期望的“输入和输出”，而智能的部分主要是降低搜索时间。换句话说，现在的算法主要还是观测和学习“输入和输出之间的关系”。上面提到的两项工作只是用了不同的搜索方法，比如DeepCoder限制了搜索域并用神经网络来辅助搜索过程，而AI Programmer使用了遗传算法(Genetic Program)来搜索最优解。客观的说，在这个阶段，没有人知道这个思路对不对。或许我们从一开始就不该期待用搜索来解决自动编程问题，甚至“自动编程”也可能是一个伪需求。

前两天从技术角度分析了一下AI Programmer，感兴趣的朋友可以看：如何评价arXiv上的最新论文：“可自动编程”的人工智能程序员(AI Programmer)？

至于人工智能是否可以获得自我学习能力，自我进化。这其实是脑洞题:)

我赞同大部分答主的观点，如果人工智能需要自我学习的话，百分之九十九不是通过自我编程。程序语言是我们把人类语言转为机器语言，给没有推断能力(Inference)的机器使用的。当机器有了自我学习能力的时候，那么是不需要编程语言这个“代理人”的。

但从互联网搜索资数据来自我更新，这似乎谈不上是天方夜谭。如果允许我开个脑洞的话，我觉得初级的机器学习能力的关键是有数据整合能力(Data Integration)和初级的推理能力(Inference)，这个或许不需要高级的人工智能就可以实现。

脑洞是这样的：有一天你告诉你的人工智能助理，我想和你下象棋，它说：“好的，我现在就去学习。”于是它很快的连接到网络(信息库)上，搜索象棋需要对应的输入和输出，比如棋局的复盘信息。在足够的信息量下，它很快就可以成为一个厉害的棋手。

又比如有一天你女神说：“王二，生日的时候送给我这个口红！” 说着还发来一张图片。作为宅男的你连“斩男色”都没听说过，于是赶快问你的人工智能助理这是什么品牌多少钱，它说：“好的，我现在就去搜索。” 于是它从茫茫互联网图片中找到了那一只口红的色号原来是 YSL 218，顺道还学会了口红色号和颜色之间的推断关系以及口红之间的相似度。结果你发现这口红价值你一个月的工资，当时就急了，问人工智能助理：“有没有颜色相近，但便宜点的？” 这时你的AI邪魅一笑，向你推荐了 DBT 945。

讲这个段子的原因是，一步走到强人工智能并不现实，但基于数据整合和推断的弱人工智能并非遥不可及，甚至正在发生。而我们生在这个时代最大的乐趣就是，每天都有新的科技发明出现。这些发明不仅冲击着我们的世界观，也刷新了我们对人类创新能力上限的认知。而让人类与众不同的就是好奇心，那对不可知世界的好奇心。

用一句我很喜欢的话结束这篇文章：

“第一只猴子开始仰望星空时，人类诞生”。

ʕ•ᴥ•ʔ

七、人工智能属于编程么？

人工智能不属于编程的但需要由编程来实现。

人工智能编程语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

八、人工智能怎么设计编程？

使用矩阵的方式编写人工智能框架、使用四种性能优化矩阵编写人工智能框架、人工智能及感知元解密、神经网络结构及Sigmoid函数、用神经网络识别手写数字、人工智能框架编写中关于损失度及梯度下降的设计与实现、 MNIST数字识别、从矩阵视角剖析神经网络的运行过程

九、什么是人工智能编程？

就是人工智能语言编程，人工智能编程语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

十、python人工智能编程例子？

Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。