机器学习 – 智能代码完成? AI是否通过学习编写代码?

我问这个问题是因为我知道这里有很多读得很好的CS类型可以给出明确的答案.

我想知道这样的AI是否存在(或者正在研究/开发)它通过生成和编译代码来编写程序,然后通过从以前的迭代中学习来进行编程.我正在谈论努力使我们,程序员,过时.我正在想象通过反复试验来学习编程语言中哪些有效和哪些无效的东西.

我知道这听起来很像天空,所以我要求找出已做过的事情,如果有的话.

当然,即使是人类程序员也需要输入和规范,因此这样的实验必须具有精心定义的参数.就像AI要探索不同的计时功能一样,必须明确定义这个方面.

但是,通过复杂的学习AI,我很想知道它可能会产生什么.

我知道计算机无法像我们的判断,品味和偏见那样复制许多人的品质.但是我的想象力喜欢这样一个程序的想法,这个程序在经过一天的思考后会吐出一个网站,让我看看它是什么产生的,甚至我仍然常常认为它是垃圾;但也许每天一次我可以给它反馈并帮助它学习.

这个想法的另一个途径是提供像“菜单网站”或“图像工具”这样的高级描述会很好,它会生成足够深度的代码,这对于我来说代码完成模块是很有用的.细节.但我认为可以将其设想为非智能静态分层代码完成方案.

这个怎么样?

存在这样的工具.它们是一个名为 Genetic Programming的学科的主题.你如何评价他们的成功取决于他们的应用范围.

它们非常成功(数量级比人类更高),可以为工业过程,自动医疗诊断或集成电路设计的管理设计最佳程序.这些过程受到很好的约束,具有明确且不可改变的成功度量,以及大量的“宇宙知识”,这是关于什么是有效的,有效的,有效的,什么不是有效的大量规则.

它们在尝试构建需要用户交互的主流程序时完全没用,因为学习需求的系统的主要项目是明确的“fitness function”,或者对其提出的当前解决方案的质量进行评估.

在处理“程序学习”时可以看到的另一个领域是Inductive Logic Programming,尽管它更习惯于提供自动演示或语言/分类学习.

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