我們距離AI編程還有多遠?


近幾年來,人工智能的信息以不同形式霸占着我們的眼球,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准備大量的教學資料,這個過程就相當於AI在數據處理,場景處理等。老師准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? 

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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准的需求建模,完成一個非標化信息輸入到一個標准化的建模輸出的一個過程。


  
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,而對於AI來說,只要給它若干樣板數據,它可以自己理解並找出規律,然后智能編寫出算法。 
 

  
在系統測試中,AI可以智能檢查不規范的程序並且修復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於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於三大方面,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雲計算,因為沒有雲計算,就無法實現大數據存儲與計算;而人工智能算法多是依賴於大數據的,沒有數據,就算有人工智能算法也沒用。 

所以說雲計算是人工智能的基礎計算平台(雖然不是所有的人工智能計算都在嚴格意義的雲平台上進行)。你也可以簡單的認為:人工智能=雲計算+大數據。 

眾所周知,雲計算有三種服務模式,即IaaS、PaaS和SaaS。此前PaaS一直屬於“夾縫中求生存”的狀態。隨着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“雲端”,PaaS的重要性急速凸顯。
 


對於中小企業來說,他們迫切需要一款可以降低企業上雲的門檻、難度、周期、成本的產品。在這樣的背景下,惟快雲定制應運而生。 

惟快雲定制是洪睿科技自主研發的一款應用可視化配置PaaS平台,給企業賦能,讓企業快速實現信息化。目前,惟快雲定制平台已經積累了大量信息化項目的數據,未來,惟快雲定制將會把編程過程中的業務場景數據形成標准化,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着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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