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或許，計算機的下一個對手，是自己。
人工智能的前景是無量的。家用服務(wù)機器人、亞馬遜的智能 Echo、無人機送貨、精準(zhǔn)的醫(yī)療診斷……在 AI的幫助下，這些智能設(shè)備正以飛快的速度走進(jìn)每家每戶。人們可以想象到的任何匪夷所思的應(yīng)用可能都和 AI 有關(guān)。
然而，大家可能會忽略人工智能對另一個領(lǐng)域的顛覆——AI 軟件自身的發(fā)展。
想象一下，如果計算機不需要人類就能理解自己的語言，它們會怎么樣？
如今大部分的 AI 研究人員都傾向于開發(fā)特定用處的人工智能應(yīng)用，如人臉識別、智能駕駛、語音識別甚至是智能搜索等等。而如果這些算法可以在不需要人類幫助的情況下就能自己理解自己的代碼，進(jìn)行自我分析和修正，這對人工智能來說或許會是一大突破。一旦機器可以自行編程，這會帶來無盡的可能性——機器人會更像人類、未來醫(yī)療會得到快速發(fā)展、手機更加智能、軟件的 bug 減少，連惱人的銀行詐欺可能都會消失。
不要以為“計算機自我編程”這件事離我們還很遠(yuǎn)，事實上現(xiàn)在已經(jīng)有一些科技公司正在進(jìn)行這項研究，比如谷歌。谷歌內(nèi)部開發(fā)出了一個 bug 預(yù)測程序，通過機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析來判斷程序里的某一行代碼是否存在漏洞。谷歌工程師 Ilya Grigorik 曾經(jīng)也推出了一個開源版本的 bug 預(yù)測工具，目前下載次數(shù)已經(jīng)高達(dá) 20000 次。
除此之外， Siri 的繼承者 Viv 也是一個例子。根據(jù)美國《連線》雜志最近的一篇報道，Viv 通過一系列的自然語言處理來實現(xiàn)語言識別， 并且基于英語詞匯庫建立了復(fù)雜的自我適應(yīng)性計算機程序。這也就意味著，代碼“自己”就可以來寫代碼（Code writing code）。不過，由于這種代碼是經(jīng)過 Viv 及其同事專業(yè)訓(xùn)練的，所以這種意義上的“自我”編程還和我們所說的概念不同，但這已經(jīng)是人工智能的一大進(jìn)步。
同樣地，在非專業(yè)領(lǐng)域里，Emil Schutte 有一句非常經(jīng)典的挑釁性言論：“你是否已經(jīng)厭倦了敲代碼？巧了，我也是！讓 Stack Overflow 自己完成吧?！盨tack Overflow 程序可以從大型編程數(shù)據(jù)庫中提取出代碼，來給自己提供完整的功能代碼模塊。不過這種提取的模塊還是基于已經(jīng)寫好的代碼。
隨著這種嘗試越來越多，機器自我編程的能力也將越來越成熟。人工智能已經(jīng)在很多方面趕超了人類——可視化處理、圖像識別、視頻游戲……或許未來，連給計算機編程都不需要人類了，它們自己就能搞定。
計算機能夠理解自己，實現(xiàn)自我編程，這個目標(biāo)的達(dá)成或許只是一個時間的問題。而一旦它們可以這樣做，人工智能將在各個領(lǐng)域都發(fā)生巨大的改變。
Via venturebeat
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