簡單人工智能的代碼（簡單人工智能代碼實驗報告濟運行結(jié)果）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于簡單人工智能的代碼的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能用的編程語言是哪些？

• 2、unity3d ai是做什么的

• 3、如何學(xué)習(xí)人工智能?可以自學(xué)嗎?

• 4、有人說，人工智能將來可替代程序員寫代碼，你怎么看？

一、人工智能用的編程語言是哪些？

人工智能是一種未來性的技術(shù)，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的進展在過去的幾年中發(fā)生了：無事故駕駛超過300000英里并在三個州合法行駛迎來了自動駕駛的一個里程碑;IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統(tǒng)計學(xué)習(xí)技術(shù)從對消費者興趣到以萬億記的圖像的復(fù)雜數(shù)據(jù)集進行模式識別。這些發(fā)展必然提高了科學(xué)家和巨匠們對人工智能的興趣，這也使得開發(fā)者們了解創(chuàng)建人工智能應(yīng)用的真實本質(zhì)。

谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師，是一種衡量人工智能突然的快速發(fā)展的方式，也揭示了這些技術(shù)如何發(fā)展而來和將來可以如何發(fā)展。

哪一種編程語言適合人工智能?

你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發(fā)語言。人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實現(xiàn)，最常見的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來又有Java，最近還有Python.

LISP

像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動態(tài)類型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語法，交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

PROLOG

這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合，這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(恕我直言)是學(xué)起來很難。

C/C++

就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序，統(tǒng)計人工智能，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。

JAVA

新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。

在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

優(yōu)質(zhì)的文檔

平臺無關(guān)，可以在現(xiàn)在每一個*nix版本上使用

和其他面向?qū)ο缶幊陶Z言比學(xué)習(xí)更加簡單快速

Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。

Python的設(shè)計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。

對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網(wǎng)站應(yīng)用。

最后，它是開源的?？梢缘玫较嗤纳鐓^(qū)支持。

AI的Python庫

總體的AI庫

AIMA：Python實現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI：Python實現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。

EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎(負極大值，置換表、游戲解決)

機器學(xué)習(xí)庫

PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學(xué)習(xí)庫。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法。

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯(lián)系在一起的。

MDP-Toolkit這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實現(xiàn)是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析)，流型學(xué)習(xí)方法(局部線性嵌入)，集中分類，概率方法(因子分析，RBM),數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。 自然語言和文本處理庫

NLTK 開源的Python模塊，語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔，用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

結(jié)論

python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個重要的角色：Python中的機器學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔時可視化最強大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實現(xiàn)(JS和LISP也是一樣)。因此，它對于人工智能是一門非常有用的語言。

案例

做了一個實驗，一個使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)做員工行為分析的軟件。該軟件通過員工情緒和行為的分心提供了一個有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習(xí)慣。

使用Python機器學(xué)習(xí)庫，opencv和haarcascading概念來培訓(xùn)。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎(chǔ)情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數(shù)據(jù)會集中到云數(shù)據(jù)庫中，甚至整個辦公室都可以通過在Android設(shè)備或桌面點擊一個按鈕來取回。

開發(fā)者在深入分析臉部情感上復(fù)雜點和挖掘更多的細節(jié)中取得進步。在深入學(xué)習(xí)算法和機器學(xué)習(xí)的幫助下，可以幫助分析員工個人績效和適當?shù)膯T工/團隊反饋。

二、unity3d ai是做什么的

Unity3d人工智能確定性AI算法。

核心代碼：

using UnityEngine;

using System.Collections;

public class PlayObject : MonoBehaviour

{

[HideInInspector]

public float moveVx;//x方向的分速度

[HideInInspector]

public float moveVy;//y方向的分速度

/// <summary>

/// 2維坐標(x,y)

/// </summary>

public Vector2 Position

{

get

{

return new Vector2(this.transform.position.x, this.transform.position.y);

}

}

private Vector2 _vHeading;

/// <summary>

/// //設(shè)置導(dǎo)彈的前進方向的歸一化向量m_vHeading

/// </summary>

public Vector2 vHeading

{

get

{

float length = Mathf.Sqrt(moveVx * moveVx + moveVy * moveVy);

if (length != 0)

{

_vHeading.x = moveVx / length;

_vHeading.y = moveVy / length;

}

return _vHeading;

}

}

private Vector2 _vSide;

/// <summary>

/// 前進方向的垂直向量

/// </summary>

public Vector2 vSide

{

get

{

_vSide.x = -vHeading.y;

_vSide.y = vHeading.x;

return _vSide;

}

}

/// <summary>

/// 速度向量

/// </summary>

public Vector2 Velocity

{

get

{

return new Vector2(moveVx, moveVy);

}

}

/// <summary>

/// 速度標量

/// </summary>

public float Speed

{

get

{

return Mathf.Sqrt(moveVx * moveVx + moveVy * moveVy);

}

}

public float MaxSpeedRate;

// Use this for initialization

void Start()

{

}

// Update is called once per frame

void Update()

{

}

/// <summary>

/// 移動物體

/// </summary>

/// <param name="speedRate">移動的速度率，一般為1</param>

/// <param name="isLookAtVelocityVector">是否要這是速度矢量與物體的朝向一致</param>

public void Move(float speedRate, bool isLookAtVelocityVector)

{

this.transform.position += new Vector3(moveVx * Time.deltaTime, moveVy * Time.deltaTime, 0) * speedRate;

//  Debug.Log("x:" + m_postion.x + "y:" + m_postion.y);

//調(diào)整導(dǎo)彈的朝向是的它和速度矢量合成方向一樣

if (isLookAtVelocityVector)

{

LookAtVelocityVector();

}

}

/// <summary>

/// 使得物體始終朝向矢量速度的方向

/// </summary>

void LookAtVelocityVector()

{

float zAngles = Mathf.Atan(moveVx / moveVy) * (-180 / Mathf.PI);

if (moveVy == 0)

{

zAngles = moveVx > 0 ? -90 : 90;

//跟以往的計算角度不同的是，這里加了moveVx==0的獨立判斷，這樣可以在不控制的時候保持原狀態(tài)

if (moveVx == 0)

{

zAngles = this.transform.rotation.eulerAngles.z;

}

}

if (moveVy < 0)

{

zAngles = zAngles - 180;

}

Vector3 tempAngles = new Vector3(0, 0, zAngles);

Quaternion tempQua = this.transform.rotation;

tempQua.eulerAngles = tempAngles;

this.transform.rotation = tempQua;

}

}

三、如何學(xué)習(xí)人工智能?可以自學(xué)嗎?

當然可以自學(xué)。人工智能作為新時代科學(xué)飛速發(fā)展的產(chǎn)物之一，他的出現(xiàn)極大的便利了人們的生活，提高了人們對生活的體驗。作為新興的產(chǎn)業(yè)之一，會有很多小伙伴對其產(chǎn)生濃厚的興趣，那么今天就讓我們來講講如何學(xué)習(xí)人工智能，順便分享幾個學(xué)習(xí)人工智能的網(wǎng)站以供大家參考。

首先，人工智能屬于計算機的一個分支，他是科技發(fā)展的重要產(chǎn)物，同樣也是科技強大的體現(xiàn)。如果決定想要學(xué)習(xí)人工智能，當然不論是學(xué)任何東西。第一步就是要先了解你所要學(xué)習(xí)的具體是什么東西。就拿人工智能來舉例，我們要先了解這一領(lǐng)域以及一些相關(guān)的基礎(chǔ)知識。

一、人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。當我們在了解了基礎(chǔ)的知識后我們還要對其進行下一步定義，就是我們?yōu)槭裁匆W(xué)習(xí)這項專業(yè)也就是我們要拿他去干什么？也就是明確目的性。

人工智能

你的目的是什么？是想要做基礎(chǔ)的學(xué)術(shù)研究、比較感興趣簡單的進行了解還是說當成一個具體的就業(yè)方向，然后想明白這個問題我們再去根據(jù)他來進行有重點地去學(xué)習(xí)這項專業(yè)。像人工智能他的方向可能會有很多例如：機器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

選擇相關(guān)的帶著目的地去進行學(xué)習(xí)，這樣是最有效率的。

好了，接下來由我來分享幾個有關(guān)學(xué)習(xí)人工智能的網(wǎng)站

網(wǎng)站一：美國人工智能協(xié)會（網(wǎng)址： http://www.aaai.org/ ）

美國人工智能協(xié)會官網(wǎng)

作為美國一個非盈利性的科學(xué)社團組織，主要致力于讓機器產(chǎn)生智慧思考和智能行為的研究。此外，提升公眾對人工智能的理解，對人工智能實踐人員的教學(xué)和培訓(xùn)，為人工智能領(lǐng)域的研究者和投資者提供指導(dǎo)等也都是AAAI的實踐內(nèi)容。

網(wǎng)站二：智能代理家園(Agentland 網(wǎng)址： http://www.agentland.com/ ）

智能代理家園(官網(wǎng)

智能代理是人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一，在中學(xué)人工智能課程教學(xué)中，適當介紹智能代理的基本概念和工作原理，并讓學(xué)生與智能代理實例進行交互操作，能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服務(wù)，并且將由對智能代理的親身體驗，而產(chǎn)生對人工智能課程學(xué)習(xí)的濃厚興趣。PS：可以當作入門學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

好了以上就是對人工智能的基本了解與自學(xué)方法，感興趣的小伙伴可以去學(xué)習(xí)一下。

四、有人說，人工智能將來可替代程序員寫代碼，你怎么看？

你好！我是康哥！ 未來不光是人工智能會取代程序員寫代碼，我認為很多行業(yè)都有可能被取代！

作為80后的我小時候沒有電腦，父母那一輩基本上班的時候也都沒接觸過電腦，那個時候工作文稿都是用手寫，而到我上了大學(xué)，短短18年的時間電腦在中國得到了普及。讓我印象最深的是我參加工作的時候公司的老會計，業(yè)務(wù)能力不在話下，但是金蝶用友玩的不轉(zhuǎn)。后來也不得不順應(yīng)時代的發(fā)展，學(xué)習(xí)電腦知識。

所以人工智能現(xiàn)在看似是一個很新興的產(chǎn)業(yè)，但是很可能在未來的十幾年當中滲入我們生活中的方方面面。

那些重復(fù)性的工作，例如人力資源中的考勤工資；財務(wù)中的基礎(chǔ)做賬工作；程序員中的基礎(chǔ)代碼工作；甚至醫(yī)院的醫(yī)生都會被人工智能取代 。

未來不會被渠道的是一些重復(fù)性工作不強的職位，我認為這個實際上就是效率的提升，電腦代替手工勞動，機器代替人的大腦和手腳，讓我們的生活更加有效率。

我認為是一件好事情，能讓我們有更多的時間去開發(fā)新事物。不斷地開發(fā)我們的大腦去 探索 新事物。

但是從另外一個方面來看，未來的確有很多人會失業(yè)。不管是現(xiàn)在我們常見的一些崗位，包括一些看似穩(wěn)定的鐵飯碗，例如公務(wù)員或者事業(yè)單位人員，一些職能性的但是效率底下的職位也將會被取代。

這就提醒我們每個人都要居安思危，不斷提升自己的技能和附加值，這樣才不會被 社會 所淘汰，二十年時間看似很長，但是實際很短。

AI能代替我們的是一些能夠重復(fù)的工作和簡單的開發(fā)工作，可是誰來維護這些人工智能，如何管理這些人工智能我認為未來是我們?nèi)祟惵毼坏囊粋€新增項。

作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，未來大量基礎(chǔ)的編碼工作必然會由智能體來完成，這個過程也會不斷推動程序員的崗位升級，提升程序員的崗位附加值，同時減輕程序員的工作壓力。實際上，人工智能技術(shù)的發(fā)展對于未來延長程序員的職業(yè)生命周期具有重要的意義。

當前程序員崗位的工作壓力還是比較大的，不僅應(yīng)用級程序員每天需要完成大量的編碼工作，研發(fā)級程序員也需要面對一些毫無能力提升的編碼工作，這在很大程度上降低了程序開發(fā)的樂趣，使得程序員感到乏味。隨著當前產(chǎn)品迭代的速度不斷加快（大數(shù)據(jù)時代的并行迭代），程序員不僅面臨更大的工作量，在工作內(nèi)容上也得到了一定的拓展（全棧開發(fā)趨勢），所以當前從事程序員崗位還是具有一定難度的。

要想讓程序員從當前的工作壓力當中解放出來，采用智能體實現(xiàn)代碼編寫是非常重要的一個解決方案，這不僅會提升程序開發(fā)的效率，同時也會保障程序代碼的質(zhì)量一致性，提升程序的穩(wěn)定性。實際上，當前在程序開發(fā)領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)有不少工具可以完成一部分代碼的生成工作，雖然目前功能還不夠強大，但是已經(jīng)在一定程度上減輕了程序員的編碼負擔(dān)。

未來當智能體替代程序員完成基本的編碼工作之后，程序員可以把更多的精力應(yīng)用在創(chuàng)新方面（算法設(shè)計、模式設(shè)計、框架設(shè)計等），而且技術(shù)驗證的速度也會明顯提升，這些都會提升程序員的工作效率。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！

有人說，人工智能將來可替代程序猿寫代碼，你怎么看？

好！

科技 這么發(fā)達，

完全有可能，

但是，

怎么發(fā)達，

有一些程序還是離不開人的操作，

程序猿，

有些程序必須靠人工才能完，

這個毋庸置疑，

不論智能怎么發(fā)達，

有些人的操作，

永遠取代不了的，

這個倒是真的，

有一些事物，

是人工智能無法完成的，

到任何時候人，

都不會被智能取代消退，

總有一些程序交給人，

來操作！

都是些不深入ai的媒體炒作概念，讓人覺得ai無所不能。一百二十八年內(nèi)不可能，有的話也是小打小鬧，滿足不了工業(yè)屆千變?nèi)f化的需求。ai可以輔助創(chuàng)作，但獨立創(chuàng)作，尤其是代碼，絕無可能。

如果ai將來能寫可執(zhí)行的邏輯正確的代碼，那么未來的程序員或算法工程師，都會大部分失業(yè)。如果ai都能按邏輯寫代碼，都可以去嘗試各種邏輯，甚至自己決策。那么ai可以控制各種帶有芯片的設(shè)備，小到手機，大到 汽車 。這還是ai么，這不是上帝之子么。

可能你從github喂海量的代碼給到模型，借助于大數(shù)據(jù)和gpu算力出來，理論上來說能訓(xùn)練出一個號稱能寫代碼的ai.但這個ai寫出的代碼都是基于統(tǒng)計規(guī)律的，不能處理突發(fā)事故。運氣好的話，生成的代碼能執(zhí)行，但代碼越長，生成的代碼可運行的概率越低。

即使能運行，代碼的邏輯是什么？

程序員和產(chǎn)品經(jīng)理干架，就是因為需求會一直變。你期望ai能寫出滿足千變?nèi)f化的需求的代碼？

我們從幾十億年的單細胞生物進化到今天，能不能有點自信？要是ai這么厲害，我覺得我沒臉說我是人了?？傊?，怎么可能！

將來我們寫代碼時：

總之，ai可以輔助程序員編程，極大提高編程效率。但如果代替程序員自己編程，根本不可能。如果有那一天，我把我現(xiàn)在的手機吃了。

這幾年，人工智能被炒的越來越熱了，比如阿里的魯班系統(tǒng)能夠自動生成雙十一海報，一天可能出圖上億張；還有通過機器學(xué)習(xí)，程序畫的話，被賣到上億元；其實就目前來講，這些都是比較基礎(chǔ)的，人工智能即使畫畫，也是通過機器學(xué)習(xí)別人的畫之后，說白了， 組合的。沒有靈魂作為支撐的產(chǎn)品，不能說沒有價值，但是在意義層面來講絕對是非常弱的。

人工智能在將來可以替代程序員寫代碼嗎？我只能說：有可能，而且即使人工智能代替程序員寫代碼，也是比較基礎(chǔ)的，其實，隨著現(xiàn)在程序工具化的趨勢，已經(jīng)解放了程序員，如果人工智能+工具化，在一些基礎(chǔ)的，機械的編程中，確實能夠讓程序員解放出來，去處理更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯和架構(gòu)設(shè)計。

但是，我感覺人工智能完全取代程序員是不可能的。因為，機器永遠也不想到人類復(fù)雜的需求，尤其是，變來變?nèi)サ男枨笞兓?。如果機器能夠有靈魂的話，估計也會被人類復(fù)雜且變來變?nèi)サ男枨螅勰サ囊?，從而發(fā)出一句，感嘆：臥槽，這是什么玩意的破需求。

但是，去年有一條新聞值得我們關(guān)注，那就是：

Repairnator 是由 KTH 瑞典皇家理工學(xué)院的軟件技術(shù)教授 Martin Monperrus 開發(fā)。它會監(jiān)控開源軟件在持續(xù)集成期間發(fā)現(xiàn)的 bug，并嘗試自動修復(fù)它們。如果它成功合成了一個有效的補丁，那么 Repairnator 會偽裝成人類身份向人類開發(fā)者提交此補丁。到目前為止，Repairnator 已經(jīng)成功生成了 5 個補丁，并被人類開發(fā)者永久地合并到代碼庫中。

這是自動程序修復(fù)軟件工程研究中新的里程碑。

所以，現(xiàn)在機器都可以修改 bug 了，將來在一定程度上寫程序，也是有可能的，但是完全取代我認為不現(xiàn)實。

原因如下：

當然了，如果機器能夠完全取代人類編程的話，那非常可怕啊，未來有可能將是被機器控制的時代，而不是人類控制機器的時代。

有人說，人工智能將來可以取代程序員來寫代碼，這個理由不成立，因為人工智能就是程序員開發(fā)出來的。而且現(xiàn)在所謂的人工智能遠遠沒有達到真正意義上的智能，大部分還是人工更多一點。

如果以人類的生命成長階段來看，人工智能目前只能算是嬰兒階段，在嬰兒階段就拋棄喂養(yǎng)自己的母親程序員，那為時也太早了。

人工智能大體分兩個大的方向，圖像識別和機器學(xué)習(xí)。目前圖像識別成長的比機器學(xué)習(xí)更快一點，但也僅限于快一點兒，我們常見的圖像識別場景就是無人駕駛。而機器學(xué)習(xí)發(fā)展相對緩慢，都是在初級階段，如果想要有階段性的變化，在算法機制上要有突破性的進步，才能引領(lǐng)機器學(xué)習(xí)進入下一階段。

所以至少在未來幾十年甚至上百年我認為我們程序員都不會失業(yè)的，還是有飯吃的。

所謂人工智能的程序也是由人類開發(fā)設(shè)定的，它也絕不會取代人的作用，它對美學(xué)，結(jié)構(gòu)想象力設(shè)計，邏輯多向思維甚至懸思學(xué)都無法深入涉足，它就像一個架構(gòu)師將算法和公式公布出來，其它基礎(chǔ)部分由代碼來完成一樣，就算將來人工智能也可以進行相關(guān)研發(fā)，但審核與檢測仍然需要人類完成，人類的工作只會越來越高級。

所以不用杞人憂天，人工智能是不可能真正成為人類的思維一部分的，當它的工作目標對人類無意義而虛耗電能和時間的時候，人類是一定會及早發(fā)現(xiàn)并介入的，一個簡單的拔電源就可以停止其行為……

人工智能是近階段大家經(jīng)常提到的一個話題，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)其中一個特點，那么人工智能最終真的能達到一般人類這樣去思維么？能夠像程序員那樣的編程么？會不會以后有一天真的能替代程序員了吧，這件事情你是怎么看待的？針對這事情我來說一下我的看法。

人工智能會讓程序員的工作效率更高，十年之內(nèi)不可能完全代替程序員

在CSDN上有一篇報道，有一個名字為Screenshot-to-code-in-Keras的項目可以把一些稿件自動變成一堆html代碼加css代碼，有的前端程序員就可能為此而感覺到恐慌，感覺以后人工智能要替代自己的飯碗了，這樣的事情也不足為奇，在人工智能這個概念還沒有興起之前，一些java程序員使用ide開發(fā)工具就能生成一堆代碼，節(jié)省了開發(fā)效率。感覺起碼在近五到十年內(nèi)感覺人工智能還不能完全替代人類程序員這樣去編程，就以前端代碼為例，雖然html代碼加效果類css讓人工智能生成代碼，可能人工智能在這方面戰(zhàn)術(shù)上完勝，但是一些戰(zhàn)略問題它還是遠遠不及人類的。

其一它生成的東西能確保是人類想要的嗎？，如果不符合要求是不是需要人類程序員來調(diào)整，人工智能不可能做出一套適應(yīng)所有場景的東西出來。

其二前端程序員是要與后端程序員進行對接的，在對接時各個參數(shù)，怎么調(diào)用了，相當復(fù)雜，兩個人類程序員（前端程序員與后端程序員）還需要溝通好長時間，難道人工智能就能那么完美理解人類的意思就不需要溝通了么？

近5到10年內(nèi)的情況可能是這樣的，一些低級的常規(guī)的代碼都可能會是自動生成，一些組織調(diào)整的工作交給人類程序員來進行處理，最后項目的質(zhì)量當然還是有人類進行負責(zé)的，由人工智能的加持，程序員的工作效率可能會大大提高，以往傳統(tǒng)開發(fā)需要幾周的工作量可能會縮減到幾天甚至更短。

未來上層領(lǐng)域的程序員數(shù)量會減少

隨著時間再往后發(fā)展，我想一些上層代碼會逐漸由人工智能程序自己完成了，可能寫代碼的不再是程序員了，比如說可能是一種操作軟件的形式存在，有著成熟的操作界面，良好的操作體驗，一個非技術(shù)人員通過界面輸入自己想要的東西，通過一定的規(guī)則描述，然后就會生成相應(yīng)的代碼并能直接運行?；蛘弑冗@個更先進，不是一個軟件界面的形式存在，而是一個智能硬件設(shè)備，只需要對其說話，像與人類說話那樣，說出自己的需求，智能設(shè)備就能在短時間內(nèi)做出自己想要的東西。

如果真能達到這種程度的話，我想未來參與業(yè)務(wù)開發(fā)的程序員的數(shù)量將會急劇減少，但是 不可能減少到為0，因為人工智能做出的東西也不可能是完全有保證的，起碼需要個別人還需要進行對項目代碼進行負責(zé)不是嘛，就想現(xiàn)在的無人駕駛車為啥還留有方向盤一樣。上層開發(fā)的人員少了，人工智能這些底層開發(fā)的程序員會更吃香了，甚至數(shù)量會多起來。

軟件數(shù)量和規(guī)模將成倍增長

大家都知道程序做事效率是相對高的，人類做項目是用天，周，年為單位來計算的，那么這些軟件交給人工智能處理應(yīng)該是秒級別的吧，如果是大一點的項目頂多是分鐘了。如果是這樣的話，估計人類世界軟件的發(fā)展速度將會達到一個新的高度，軟件的數(shù)量和規(guī)模將是幾何倍數(shù)的增長。

如果真是這樣一天的到來，我想人類在學(xué)習(xí)和思想上都要有策略上的改變，以前經(jīng)常在嘴邊說的話，要勤奮，要多動手，未來的人類要做的事情，就是要多思考，勤于思考。動手的事情就交給人工智能去吧。

那是必然的。不僅程序，看病，甚至很多方面都可以，但是，那種機械的，生冷的東西在幾何級數(shù)提高效率的同時也會鑄成，無論如何，這個趨勢不可阻擋，是喜是憂？需要蓋棺定論。

電腦只能處理精確到指令，需求一開始往往是很模糊的，以目前人工智能自然語言語義理解的發(fā)展程度，可能性很低。

以上就是關(guān)于簡單人工智能的代碼相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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