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。
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