现在的AI能自动编写另一个AI代码吗？
这个问题很有意思，触及到了人工智能发展的一个核心话题：AI能否“自繁衍”或“自我迭代”。简单来说，答案是：目前为止，AI还不能完全独立地、从零开始编写出另一个全新的、功能强大的AI。
但是，这并不意味着AI在代码编写领域无所作为。恰恰相反，AI在协助人类编写代码，包括编写AI代码方面，已经取得了令人瞩目的进展，而且这个领域正在飞速发展。
让我们把这个问题拆解开来，仔细看看AI在编写其他AI代码方面能做到什么，以及它的局限性在哪里。
AI目前能做什么（辅助编写AI代码）：
代码生成与补全： 这是目前AI在代码领域最广泛的应用。像GitHub Copilot、Google Bard（现在是Gemini）等工具，它们本身就是AI模型，能够理解你正在编写的代码的上下文，然后提供代码片段、函数、甚至是完整的类。如果你在编写一个机器学习模型的某个模块，比如数据预处理、模型训练的某个步骤，AI可以根据你的描述或已有的代码，帮你生成相应的Python、TensorFlow、PyTorch等代码。
例子： 你写下注释“ Function to normalize the input data using MinMax scaling”，AI很可能立刻为你生成实现这个功能的Python代码。
为什么能做到： 这些AI模型通过学习海量的代码库（包括GitHub上的开源项目、Stack Overflow上的问答等）来掌握编程语言的语法、常见的编程模式以及各种库和框架的使用方法。它们实际上是在进行一种“模式识别”和“预测”。
代码重构与优化： AI可以分析你的代码，提出改进建议，例如优化算法效率、提高可读性、检测潜在的bug等。它们可以帮你把一段低效的代码改写成更优化的版本。
例子： AI可能会建议你使用更高效的循环结构，或者利用某个库的内置函数来简化复杂的操作。
生成测试用例： 编写测试用例是开发过程中必不可少的一环，但有时也相当枯燥。AI可以根据你编写的函数或类，自动生成相应的单元测试代码，帮助你更全面地验证代码的正确性。
自动化特定AI任务的代码实现： 如果你已经明确知道需要实现一个什么样的AI功能（例如，一个图像分类器，或者一个文本摘要模型），AI可以帮你生成实现这些特定任务的核心代码框架。这比从零开始写要快得多。
例子： 你想构建一个用于猫狗识别的CNN模型，你可以告诉AI你的需求，它可能会为你生成一个基本的CNN模型架构，包括卷积层、池化层、全连接层以及相关的训练流程代码。
超参数调优的代码生成： 在训练AI模型时，超参数的选择至关重要。AI可以帮助生成自动进行超参数搜索（如Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）的代码，让模型找到更优的参数组合。
AI目前还不能做到什么（完全自主编写另一个AI）：
原创性的AI架构设计： AI目前还不能独立地、创造性地设计出全新的、颠覆性的AI模型架构。例如，Transformer模型、GANs（生成对抗网络）等重大的AI创新，都不是由AI自己“想出来”并编写出来的。这些突破性的架构设计，需要人类的深刻洞察、领域知识、以及对数学和计算机科学的深刻理解。AI目前更擅长的是在已有架构的基础上进行微调和优化。
从模糊需求到完整AI系统的端到端自主开发： 你不能简单地对一个AI说：“给我写一个能自动驾驶的AI，包括所有的传感器融合、决策规划、控制算法，以及所有的训练数据生成和模型部署。” 即使是最先进的AI，也无法理解如此复杂、高层次、且包含大量隐含知识的需求，并将其转化为一个完整的、可运行的AI系统。AI目前还缺乏那种深层的、全局的规划和理解能力。
理解和解决未定义或新兴问题的能力： AI模型是基于其训练数据来工作的。当遇到全新的、其训练数据中未曾出现过的复杂问题时，AI难以自主地设计出全新的AI方法来解决。这需要人类的创造力和探索精神。
道德、伦理和社会责任的考量： 编写一个AI系统，尤其是在现实世界中应用的AI，需要考虑大量的道德、伦理和法律问题。AI目前还无法主动地、深入地理解这些复杂的人类社会规范，并将其融入到代码编写过程中。
为什么AI目前做不到完全自主编写另一个AI？
1. “意识”与“意图”的缺乏： AI目前不具备真正意义上的意识、自我认知或创造性的意图。它们是执行任务的工具，而不是具有独立思考能力的实体。编写一个全新的AI，往往需要明确的目标、深刻的理解和创造性的“闪光点”，这些是现有AI模型所不具备的。
2. 抽象思维与跨领域知识整合的限制： 创建一个强大的AI系统，往往需要将来自不同领域的知识（数学、统计学、计算机科学、领域专业知识等）进行复杂的整合和抽象。AI在这方面的能力，虽然在进步，但离人类的泛化能力和创造性思维还有很大差距。
3. 对“涌现”的依赖： 人类科学家通过观察、实验、推理和灵感，不断发现新的AI模型和算法。AI目前还不能自主地、系统性地进行这种“科学发现”的过程。
4. “学习”的本质： 现有的AI是通过“学习”来完成任务的，学习需要数据和明确的学习目标。而从零开始创造一个全新的AI，其过程更像是“发明”或“创造”，这超出了当前AI的学习范畴。
未来的可能性与发展趋势：
尽管如此，我们不能排除未来AI在这一领域取得突破的可能性。随着AI模型能力的不断提升，特别是那些能够进行更深层次推理、规划和自我改进的模型出现，我们可能会看到：
更智能的AI助手： AI助手将能更深入地理解人类指令，并主动提出设计建议，甚至自动实现更复杂的AI模块。
“AI驱动的AI开发”： 出现专门用于AI研究和开发的AI系统，它们可以自动探索新的模型架构、优化算法、甚至生成训练数据。
“超AI”的萌芽： 如果AI能够发展出更强的自我学习、自我反思和自我改进能力，它们可能会在某种程度上“指导”或“加速”新的AI的诞生。
总结一下：
现在的AI，尤其是有力的语言模型，在辅助人类编写AI代码方面已经做得相当出色，它们是强大的编码伙伴，能够极大地提高开发效率。但要让AI完全独立地、从零开始创造出另一个全新的、具备复杂功能的AI系统，这在技术上和概念上都还有很长的路要走。这不仅仅是代码编写的问题，更是涉及到创造力、抽象思维、意图规划以及对未知领域探索的挑战，而这些恰恰是人类智慧的核心特质。
所以，与其说AI能“自动编写另一个AI代码”，不如说AI正在成为“编写AI代码的得力助手”，并且这个助手的能力还在飞速增长。
但是，这并不意味着AI在代码编写领域无所作为。恰恰相反，AI在协助人类编写代码，包括编写AI代码方面，已经取得了令人瞩目的进展，而且这个领域正在飞速发展。
让我们把这个问题拆解开来，仔细看看AI在编写其他AI代码方面能做到什么，以及它的局限性在哪里。
AI目前能做什么（辅助编写AI代码）：
代码生成与补全： 这是目前AI在代码领域最广泛的应用。像GitHub Copilot、Google Bard（现在是Gemini）等工具，它们本身就是AI模型，能够理解你正在编写的代码的上下文，然后提供代码片段、函数、甚至是完整的类。如果你在编写一个机器学习模型的某个模块，比如数据预处理、模型训练的某个步骤，AI可以根据你的描述或已有的代码，帮你生成相应的Python、TensorFlow、PyTorch等代码。
例子： 你写下注释“ Function to normalize the input data using MinMax scaling”，AI很可能立刻为你生成实现这个功能的Python代码。
为什么能做到： 这些AI模型通过学习海量的代码库（包括GitHub上的开源项目、Stack Overflow上的问答等）来掌握编程语言的语法、常见的编程模式以及各种库和框架的使用方法。它们实际上是在进行一种“模式识别”和“预测”。
代码重构与优化： AI可以分析你的代码，提出改进建议，例如优化算法效率、提高可读性、检测潜在的bug等。它们可以帮你把一段低效的代码改写成更优化的版本。
例子： AI可能会建议你使用更高效的循环结构，或者利用某个库的内置函数来简化复杂的操作。
生成测试用例： 编写测试用例是开发过程中必不可少的一环，但有时也相当枯燥。AI可以根据你编写的函数或类，自动生成相应的单元测试代码，帮助你更全面地验证代码的正确性。
自动化特定AI任务的代码实现： 如果你已经明确知道需要实现一个什么样的AI功能（例如，一个图像分类器，或者一个文本摘要模型），AI可以帮你生成实现这些特定任务的核心代码框架。这比从零开始写要快得多。
例子： 你想构建一个用于猫狗识别的CNN模型，你可以告诉AI你的需求，它可能会为你生成一个基本的CNN模型架构，包括卷积层、池化层、全连接层以及相关的训练流程代码。
超参数调优的代码生成： 在训练AI模型时，超参数的选择至关重要。AI可以帮助生成自动进行超参数搜索（如Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）的代码，让模型找到更优的参数组合。
AI目前还不能做到什么（完全自主编写另一个AI）：
原创性的AI架构设计： AI目前还不能独立地、创造性地设计出全新的、颠覆性的AI模型架构。例如，Transformer模型、GANs（生成对抗网络）等重大的AI创新，都不是由AI自己“想出来”并编写出来的。这些突破性的架构设计，需要人类的深刻洞察、领域知识、以及对数学和计算机科学的深刻理解。AI目前更擅长的是在已有架构的基础上进行微调和优化。
从模糊需求到完整AI系统的端到端自主开发： 你不能简单地对一个AI说：“给我写一个能自动驾驶的AI，包括所有的传感器融合、决策规划、控制算法，以及所有的训练数据生成和模型部署。” 即使是最先进的AI，也无法理解如此复杂、高层次、且包含大量隐含知识的需求，并将其转化为一个完整的、可运行的AI系统。AI目前还缺乏那种深层的、全局的规划和理解能力。
理解和解决未定义或新兴问题的能力： AI模型是基于其训练数据来工作的。当遇到全新的、其训练数据中未曾出现过的复杂问题时，AI难以自主地设计出全新的AI方法来解决。这需要人类的创造力和探索精神。
道德、伦理和社会责任的考量： 编写一个AI系统，尤其是在现实世界中应用的AI，需要考虑大量的道德、伦理和法律问题。AI目前还无法主动地、深入地理解这些复杂的人类社会规范，并将其融入到代码编写过程中。
为什么AI目前做不到完全自主编写另一个AI？
1. “意识”与“意图”的缺乏： AI目前不具备真正意义上的意识、自我认知或创造性的意图。它们是执行任务的工具，而不是具有独立思考能力的实体。编写一个全新的AI，往往需要明确的目标、深刻的理解和创造性的“闪光点”，这些是现有AI模型所不具备的。
2. 抽象思维与跨领域知识整合的限制： 创建一个强大的AI系统，往往需要将来自不同领域的知识（数学、统计学、计算机科学、领域专业知识等）进行复杂的整合和抽象。AI在这方面的能力，虽然在进步，但离人类的泛化能力和创造性思维还有很大差距。
3. 对“涌现”的依赖： 人类科学家通过观察、实验、推理和灵感，不断发现新的AI模型和算法。AI目前还不能自主地、系统性地进行这种“科学发现”的过程。
4. “学习”的本质： 现有的AI是通过“学习”来完成任务的，学习需要数据和明确的学习目标。而从零开始创造一个全新的AI，其过程更像是“发明”或“创造”，这超出了当前AI的学习范畴。
未来的可能性与发展趋势：
尽管如此，我们不能排除未来AI在这一领域取得突破的可能性。随着AI模型能力的不断提升，特别是那些能够进行更深层次推理、规划和自我改进的模型出现，我们可能会看到：
更智能的AI助手： AI助手将能更深入地理解人类指令，并主动提出设计建议，甚至自动实现更复杂的AI模块。
“AI驱动的AI开发”： 出现专门用于AI研究和开发的AI系统，它们可以自动探索新的模型架构、优化算法、甚至生成训练数据。
“超AI”的萌芽： 如果AI能够发展出更强的自我学习、自我反思和自我改进能力，它们可能会在某种程度上“指导”或“加速”新的AI的诞生。
总结一下：
现在的AI，尤其是有力的语言模型，在辅助人类编写AI代码方面已经做得相当出色，它们是强大的编码伙伴，能够极大地提高开发效率。但要让AI完全独立地、从零开始创造出另一个全新的、具备复杂功能的AI系统，这在技术上和概念上都还有很长的路要走。这不仅仅是代码编写的问题，更是涉及到创造力、抽象思维、意图规划以及对未知领域探索的挑战，而这些恰恰是人类智慧的核心特质。
所以，与其说AI能“自动编写另一个AI代码”，不如说AI正在成为“编写AI代码的得力助手”，并且这个助手的能力还在飞速增长。
网友意见
现存的人工智能程序可以构建新的人工智能程序。
谷歌于 2017 年 5 月宣布开发利用强化学习为特定任务设计神经网络的神经网络 AutoML。2017 年 12 月，该程序开发的视频识别程序“NASNet”在 Imagnet 验证集上识别图像的准确率达到 82.7%，比当时由人开发的视频识别 AI 的准确率高 1.2%，系统的效率比人开发的高 4%，当时刷过一波新闻。
2020 年，采用进化算法的谷歌 AutoML-Zero 在没有机器学习的先验知识的情况下于数天内自行发现了多种机器学习技术，包括简单的神经网络（arXiv:2003.03384），还重新设计了神经网络领域中流行的一些组件（arXiv:2004.02967）。
GPT-3 可以编写简单的计算机代码。这启发了一些研究人员编写出机器学习算法 MISIM ，它可以分析给定的程序的功能、找到类似的程序并对比、在给定的程序的基础上写出更快或更高效的版本。
更多的科技公司在尝试让 AI 学习自我制造，就像生命那样。
这个领域的发展可能允许任何能提供足够算力的人靠 AI 辅助创建自己想要的程序。
类似的话题
-
这个问题很有意思，触及到了人工智能发展的一个核心话题：AI能否“自繁衍”或“自我迭代”。简单来说，答案是：目前为止，AI还不能完全独立地、从零开始编写出另一个全新的、功能强大的AI。但是，这并不意味着AI在代码编写领域无所作为。恰恰相反，AI在协助人类编写代码，包括编写AI代码方面，已经取得了令人瞩............. -
如果真的有这样一个按钮，按下后人类现存的AI技术瞬间消失，那绝对是一场撼动整个世界的巨变，远非简单的“不便”二字可以形容。首先，我们要明白，AI已经深深渗透到我们生活的方方面面，它不是一个孤立的技术，而是很多其他领域的基础或加速器。因此，AI的消失会像抽走了许多高楼的承重墙，引发连锁反应。经济领域的.............
-
好的，我们来聊聊2021年，各大科技巨头在人工智能实验室这块儿，到底是个什么光景。这可不是一份冰冷的报告，更像是一次深入的观察，看看这些“大脑”们是如何思考和行动的。首先得明确一点，所谓的“现状”其实是一个动态的概念。AI的发展日新月异，每一季度、甚至每个月都可能有新的突破或方向调整。但到2021年.............
-
AI 方向 PhD 申请竞争激烈是当前学术界和科技界的一个显著现象，这背后有多重原因交织在一起。要深入理解这一点，我们需要从多个层面进行剖析：一、 AI 的“黄金时代”与巨大的吸引力： 技术爆发与应用落地： 近年来，以深度学习为代表的 AI 技术取得了突破性进展，并在语音识别、图像识别、自然语言.............
-
《硅谷》第六季里，AI 们因为一段“微妙”的网络对话而导致整个网络瘫痪，这绝对是个令人印象深刻的爆点。那么，这种情况在现实生活中，有没有可能发生呢？首先，我们得承认，《硅谷》是一部喜剧，它夸张和戏剧化的手法是为了制造笑料和戏剧冲突。所以，让两个 AI 因为一段对话就“把网络聊崩了”，这种直接、粗暴的.............
-
这个问题很有意思，也触及到了很多人关心的话题。要说现在AI“不行”了，那也太绝对了，毕竟AI的进步速度大家都有目共睹，很多地方都带来了巨大的改变。但如果问它是不是已经完美无缺，或者说是不是已经达到了我们想象中的那个“超级智能”阶段，那答案显然是否定的。咱们就从几个方面掰开了聊聊，看看AI现在到底行到.............
-
恭喜你高考顺利！想学人工智能是个非常明智的选择，这个领域正以前所未有的速度发展，未来就业前景非常广阔。高考结束意味着你即将踏上大学征程，选择一个好的专业至关重要。目前来看，国内高校开设的与人工智能相关的专业主要可以归纳为以下几类，我会尽量详细地为你介绍，让你有个更清晰的认识：一、 直接以“人工智能”.............
-
华为轮值董事长徐直军在2023年的新年致辞中，那句“华为 AI 彻底摆脱了美国任何技术”的表态，无疑是在当时全球科技界投下了一颗重磅炸弹。这话既是自信的宣示，也是在充满挑战的外部环境下，华为对自己技术实力的一次重要检验和宣告。要理解这句话的分量，我们需要回顾一下华为在AI领域所走的道路，以及它所面临.............
-
印度近年来的发展呈现出复杂而多面的态势，整体上处于经济、社会和国际关系的“十字路口”，既有积极的进展，也面临诸多挑战。以下从多个维度详细分析印度当前的“开心”或“压力”状态： 1. 经济表现：增长与通胀的拉锯战 GDP增长：印度2023年的GDP增速预计在6.5%7%之间，较2ity年（约7.5%）.............
-
现代俄罗斯在政治体制、经济模式、国际关系和社会结构等方面与帝俄（18世纪至20世纪初的俄罗斯帝国）和苏联（19221991年）存在显著差异，但某些方面也保留了历史遗产。以下从多个维度进行详细分析： 一、政治体制：从君主制到强人政治1. 帝俄（18021917） 君主专制：沙皇（如亚历山大二.............
-
在当前世界大学排名中，可信度的高低取决于多个因素，包括数据来源、评价标准、样本数量、透明度以及与实际学术质量的关联性。以下是对主要排名体系的详细分析，以及它们的可信度评估： 1. 国际排名体系的可信度分析 (1) QS World University Rankings 数据来源： 雇主评价.............
-
关于中国盔甲与西式（如西班牙、中世纪欧洲）及日式（日本战国时期）盔甲的比较，存在一些常见的误解和争议。以下从历史背景、材料工艺、防护性能、文化认知等角度进行详细分析： 一、古代中国盔甲的历史发展中国古代盔甲的发展贯穿了多个朝代，其设计理念与军事需求密切相关：1. 材质多样性 铁制铠甲：如唐.............
-
关于“现在的年轻人是否看透了资本家的虚伪”，这是一个复杂且多层面的问题，没有简单的“是”或“否”可以概括。我们可以从多个角度来剖析这个问题，并尝试深入理解年轻人的真实想法和行为。一、 年轻人对资本的普遍认知与感受：总体而言，可以说相当一部分当代年轻人对资本运作的某些方面，特别是其潜在的负面影响和某些.............
-
“现在的年轻人为什么那么注重钱？” 这是一个非常普遍且值得深入探讨的问题。这背后并非单一原因，而是多重社会、经济、文化因素交织作用的结果。以下我将尝试从几个主要方面详细阐述：一、 生存压力与基本需求的提升： 高企的生活成本： 这是最直接也是最重要的原因。在中国的大城市，尤其是“一线城市”和“新一.............
-
关于“现在的大学教育是否严重畸形”这个问题，答案并非简单的“是”或“否”，而是需要深入剖析和多角度的审视。近年来，确实存在不少关于大学教育弊端和挑战的讨论，许多人认为其在某些方面偏离了教育的本质和发展方向。下面我将从多个维度详细阐述这些观点：一、 过度的功利化与就业导向 “为考而学”与“为就业而.............
-
蒙古国，也就是我们通常所说的“外蒙古”，其与中国的划分是一个漫长而复杂的过程，涉及历史、政治、民族、国际关系等多种因素。要详细讲述这个过程，我们需要从几个关键的历史时期和事件入手。一、 历史渊源与清朝的统治 成吉思汗与蒙古帝国： 13世纪，成吉思汗统一了蒙古各部，建立了庞大的蒙古帝国。这个帝国在.............
-
在现代日本社会，一个人的姓氏确实可能对其在某些方面产生微妙的影响，但笼统地说，对源、平、藤原、橘、德川、武田这些人比对田中、井上等人“微微高看一眼”的说法，需要非常谨慎地看待，并且在大多数情况下，这种“高看”是基于历史的联想和一种文化上的认知，而不是直接的社会地位上的优越感。要详细地讲述这一点，我们.............
-
“现在的年轻人打工一辈子能攒下 100 万吗？” 这是一个非常现实且普遍的问题，答案并非简单的“能”或“不能”，而是 “有可能，但难度不小，且受多种因素影响，并且随着时间推移，100 万的购买力也在变化。”下面我将从多个角度进行详细的分析： 一、 影响攒钱的宏观因素1. 收入水平与增长： .............
-
华为手机之所以现在普遍被认为“贵”，是一个多方面因素共同作用的结果。这不仅仅是简单的成本叠加，更包含了华为在全球科技竞争格局中的战略选择、技术投入、品牌溢价以及市场定位等深层次原因。以下我将尽量详细地解释这些原因：一、 持续高强度的研发投入与技术突破这是华为手机昂贵最核心的驱动力之一。 芯片研发.............
-
这是一个非常有趣且复杂的问题，因为我们是在比较两个截然不同的时代，并且涉及许多难以量化的因素。要回答“现在的中国能不能干翻二战时全盛的德国？”，我们需要从多个维度进行详细的分析。首先，明确“二战时全盛的德国”和“现在的中国”的定义： 二战时全盛的德国： 通常指的是1939年至1941年间，德国在.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有