我们距离AI编程还有多远?
生活随笔
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我们距离AI编程还有多远?
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
近幾年來,人工智能的信息以不同形式霸占著我們的眼球,我們知道AlphaGo、微軟小冰、Sophia,了解過自動駕駛、無人機、智能家居等,深知人工智能是在記憶力、學習力、運算力方面都遠超人類的存在,但人工智能在我們腦海中仍然難有一個清晰的形象。為什么?
現在幾乎所有人都在談論AI,那么?
人們常說的AI是什么??
AI主要可分為3類,目前人們所說的的人工智能AI是特定領域的人工智能,在學術上還有通用人工智能AGI,它的定義其實是非類人的人工智能,它沒有感情,沒有自我意識,但是它是一個通用的人工智能;還有一種經常出現在科幻小說、科幻電影里的叫做強人工智能,他們是有自我意識的,即類人的人工智能。?
那么目前技術上已經實現的人工智能是怎樣產生的呢?以老師(人)教學生(AI)識別貓和狗為例,來看人工智能是怎樣產生的。
我們都知道老師在上課之前要準備大量的教學資料,這個過程就相當于AI在數據處理,場景處理等。老師準備出來的教案其實就是大數據,接下來老師可能會開始教學生識別貓和狗,這個過程其實就是AI的深度學習。?
通過不斷的學習,在學生已經擁有一定的知識儲備的時候,老師可能就要出題考核學生了,老師出的題目可能是教案上沒有的,那么學生(AI)就要對此作出一個判斷,給出答案。老師根據學生的答案然后糾正學生的錯誤,周而復始,一個強大的貓和狗的識別AI就產生了。?
AI能否實現自動編程??
給我個客戶管理系統?
收到,馬上執行?
數十秒不到?
編程已完成,請慢用?
這樣的場景,目前的人工智能是不可能實現的。因為軟件≠編程,它包括編程,編程只是軟件中的一個過程,要完成軟件工程這件事情(如果要達到上述假設的效果)至少要強人工智能才能實現。而目前強人工智能發展相對通用人工智能的發展是停滯不前的。? 那么比較可能實現的AI自動編程的場景是什么呢?? AI可以在需求的搜集、需求的分析形成一套標準的需求建模,完成一個非標化信息輸入到一個標準化的建模輸出的一個過程。
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在開發編碼的時候,以開發一個函數為例,人類在開發的時候可能通過借助某些工具譬如查手冊、自己的經驗、工具軟件等等,而對于AI來說,只要給它若干樣板數據,它可以自己理解并找出規律,然后智能編寫出算法。?
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在系統測試中,AI可以智能檢查不規范的程序并且修復BUG,最后輸出的就是一個已經測試通過的項目。?
上述這些場景是不是很美好?那這些離我們遠嗎??
其實AI編程的實現程度取決于當前人工智能發展程度。而人工智能的發展很大程度上取決于三大方面,即硬件,數據和算法。?
其中,人工智能算法是人工智能實現所需要具備的基礎,底層硬件是支撐人工智能應用的前提,為整個人工智能的運算提供算力。而大數據,是決定能否產生某個特定的人工智能,以及人工智能的智能程度的必要因素。?
此外,人工智能的發展離不開云計算,因為沒有云計算,就無法實現大數據存儲與計算;而人工智能算法多是依賴于大數據的,沒有數據,就算有人工智能算法也沒用。?
所以說云計算是人工智能的基礎計算平臺(雖然不是所有的人工智能計算都在嚴格意義的云平臺上進行)。你也可以簡單的認為:人工智能=云計算+大數據。?
眾所周知,云計算有三種服務模式,即IaaS、PaaS和SaaS。此前PaaS一直屬于“夾縫中求生存”的狀態。隨著傳統企業數字化轉型的加速,以及互聯網企業的迅猛發展,企業業務都將上到“云端”,PaaS的重要性急速凸顯。
對于中小企業來說,他們迫切需要一款可以降低企業上云的門檻、難度、周期、成本的產品。在這樣的背景下,惟快云定制應運而生。?
惟快云定制是洪睿科技自主研發的一款應用可視化配置PaaS平臺,給企業賦能,讓企業快速實現信息化。目前,惟快云定制平臺已經積累了大量信息化項目的數據,未來,惟快云定制將會把編程過程中的業務場景數據形成標準化,使AI編程成為可能。?
以AlphaGo為例,它之所以會完勝李世石和柯潔背后是因為有著龐大的數據庫做支撐,人類棋手可能只想了三步,它三百步都想好了,由此可見數據的魅力。同理,如果有龐大的數據輸入,軟件工程人工智能化也不是不可能。?
AI會取代程序員嗎??
AI可能會是程序員的好搭檔、程序員的工具,但不會取代程序員。因為程序員的工作是一個創造的過程,而人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬,它不是人的大腦,只能模仿人的思考能力。?
在廣泛,宏觀的領域里,它無法像人一樣有感情的互動,進行文化的創新,不會對不同人心理進行揣摩,也沒有對音樂,藝術,詩歌的鑒賞能力。所以,I是不能取代程序員的,至少在未來很長一段時間里不會。
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總結
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