简单人工智能的代码（简单人工智能代码实验报告济运行结果）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于简单人工智能的代码的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能用的编程语言是哪些？

• 2、unity3d ai是做什么的

• 3、如何学习人工智能?可以自学吗?

• 4、有人说，人工智能将来可替代程序员写代码，你怎么看？

一、人工智能用的编程语言是哪些？

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能?

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

二、unity3d ai是做什么的

Unity3d人工智能确定性AI算法。

核心代码：

using UnityEngine;

using System.Collections;

public class PlayObject : MonoBehaviour

{

[HideInInspector]

public float moveVx;//x方向的分速度

[HideInInspector]

public float moveVy;//y方向的分速度

/// <summary>

/// 2维坐标(x,y)

/// </summary>

public Vector2 Position

{

get

{

return new Vector2(this.transform.position.x, this.transform.position.y);

}

}

private Vector2 _vHeading;

/// <summary>

/// //设置导弹的前进方向的归一化向量m_vHeading

/// </summary>

public Vector2 vHeading

{

get

{

float length = Mathf.Sqrt(moveVx * moveVx + moveVy * moveVy);

if (length != 0)

{

_vHeading.x = moveVx / length;

_vHeading.y = moveVy / length;

}

return _vHeading;

}

}

private Vector2 _vSide;

/// <summary>

/// 前进方向的垂直向量

/// </summary>

public Vector2 vSide

{

get

{

_vSide.x = -vHeading.y;

_vSide.y = vHeading.x;

return _vSide;

}

}

/// <summary>

/// 速度向量

/// </summary>

public Vector2 Velocity

{

get

{

return new Vector2(moveVx, moveVy);

}

}

/// <summary>

/// 速度标量

/// </summary>

public float Speed

{

get

{

return Mathf.Sqrt(moveVx * moveVx + moveVy * moveVy);

}

}

public float MaxSpeedRate;

// Use this for initialization

void Start()

{

}

// Update is called once per frame

void Update()

{

}

/// <summary>

/// 移动物体

/// </summary>

/// <param name="speedRate">移动的速度率，一般为1</param>

/// <param name="isLookAtVelocityVector">是否要这是速度矢量与物体的朝向一致</param>

public void Move(float speedRate, bool isLookAtVelocityVector)

{

this.transform.position += new Vector3(moveVx * Time.deltaTime, moveVy * Time.deltaTime, 0) * speedRate;

//  Debug.Log("x:" + m_postion.x + "y:" + m_postion.y);

//调整导弹的朝向是的它和速度矢量合成方向一样

if (isLookAtVelocityVector)

{

LookAtVelocityVector();

}

}

/// <summary>

/// 使得物体始终朝向矢量速度的方向

/// </summary>

void LookAtVelocityVector()

{

float zAngles = Mathf.Atan(moveVx / moveVy) * (-180 / Mathf.PI);

if (moveVy == 0)

{

zAngles = moveVx > 0 ? -90 : 90;

//跟以往的计算角度不同的是，这里加了moveVx==0的独立判断，这样可以在不控制的时候保持原状态

if (moveVx == 0)

{

zAngles = this.transform.rotation.eulerAngles.z;

}

}

if (moveVy < 0)

{

zAngles = zAngles - 180;

}

Vector3 tempAngles = new Vector3(0, 0, zAngles);

Quaternion tempQua = this.transform.rotation;

tempQua.eulerAngles = tempAngles;

this.transform.rotation = tempQua;

}

}

三、如何学习人工智能?可以自学吗?

当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一，他的出现极大的便利了人们的生活，提高了人们对生活的体验。作为新兴的产业之一，会有很多小伙伴对其产生浓厚的兴趣，那么今天就让我们来讲讲如何学习人工智能，顺便分享几个学习人工智能的网站以供大家参考。

首先，人工智能属于计算机的一个分支，他是科技发展的重要产物，同样也是科技强大的体现。如果决定想要学习人工智能，当然不论是学任何东西。第一步就是要先了解你所要学习的具体是什么东西。就拿人工智能来举例，我们要先了解这一领域以及一些相关的基础知识。

一、人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。当我们在了解了基础的知识后我们还要对其进行下一步定义，就是我们为什么要去学习这项专业也就是我们要拿他去干什么？也就是明确目的性。

人工智能

你的目的是什么？是想要做基础的学术研究、比较感兴趣简单的进行了解还是说当成一个具体的就业方向，然后想明白这个问题我们再去根据他来进行有重点地去学习这项专业。像人工智能他的方向可能会有很多例如：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

选择相关的带着目的地去进行学习，这样是最有效率的。

好了，接下来由我来分享几个有关学习人工智能的网站

网站一：美国人工智能协会（网址： http://www.aaai.org/ ）

美国人工智能协会官网

作为美国一个非盈利性的科学社团组织，主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外，提升公众对人工智能的理解，对人工智能实践人员的教学和培训，为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。

网站二：智能代理家园(Agentland 网址： http://www.agentland.com/ ）

智能代理家园(官网

智能代理是人工智能的应用领域之一，在中学人工智能课程教学中，适当介绍智能代理的基本概念和工作原理，并让学生与智能代理实例进行交互操作，能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服务，并且将由对智能代理的亲身体验，而产生对人工智能课程学习的浓厚兴趣。PS：可以当作入门学习的基础。

好了以上就是对人工智能的基本了解与自学方法，感兴趣的小伙伴可以去学习一下。

四、有人说，人工智能将来可替代程序员写代码，你怎么看？

你好！我是康哥！ 未来不光是人工智能会取代程序员写代码，我认为很多行业都有可能被取代！

作为80后的我小时候没有电脑，父母那一辈基本上班的时候也都没接触过电脑，那个时候工作文稿都是用手写，而到我上了大学，短短18年的时间电脑在中国得到了普及。让我印象最深的是我参加工作的时候公司的老会计，业务能力不在话下，但是金蝶用友玩的不转。后来也不得不顺应时代的发展，学习电脑知识。

所以人工智能现在看似是一个很新兴的产业，但是很可能在未来的十几年当中渗入我们生活中的方方面面。

那些重复性的工作，例如人力资源中的考勤工资；财务中的基础做账工作；程序员中的基础代码工作；甚至医院的医生都会被人工智能取代 。

未来不会被渠道的是一些重复性工作不强的职位，我认为这个实际上就是效率的提升，电脑代替手工劳动，机器代替人的大脑和手脚，让我们的生活更加有效率。

我认为是一件好事情，能让我们有更多的时间去开发新事物。不断地开发我们的大脑去 探索 新事物。

但是从另外一个方面来看，未来的确有很多人会失业。不管是现在我们常见的一些岗位，包括一些看似稳定的铁饭碗，例如公务员或者事业单位人员，一些职能性的但是效率底下的职位也将会被取代。

这就提醒我们每个人都要居安思危，不断提升自己的技能和附加值，这样才不会被 社会 所淘汰，二十年时间看似很长，但是实际很短。

AI能代替我们的是一些能够重复的工作和简单的开发工作，可是谁来维护这些人工智能，如何管理这些人工智能我认为未来是我们人类职位的一个新增项。

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，随着人工智能技术的不断发展，未来大量基础的编码工作必然会由智能体来完成，这个过程也会不断推动程序员的岗位升级，提升程序员的岗位附加值，同时减轻程序员的工作压力。实际上，人工智能技术的发展对于未来延长程序员的职业生命周期具有重要的意义。

当前程序员岗位的工作压力还是比较大的，不仅应用级程序员每天需要完成大量的编码工作，研发级程序员也需要面对一些毫无能力提升的编码工作，这在很大程度上降低了程序开发的乐趣，使得程序员感到乏味。随着当前产品迭代的速度不断加快（大数据时代的并行迭代），程序员不仅面临更大的工作量，在工作内容上也得到了一定的拓展（全栈开发趋势），所以当前从事程序员岗位还是具有一定难度的。

要想让程序员从当前的工作压力当中解放出来，采用智能体实现代码编写是非常重要的一个解决方案，这不仅会提升程序开发的效率，同时也会保障程序代码的质量一致性，提升程序的稳定性。实际上，当前在程序开发领域内已经有不少工具可以完成一部分代码的生成工作，虽然目前功能还不够强大，但是已经在一定程度上减轻了程序员的编码负担。

未来当智能体替代程序员完成基本的编码工作之后，程序员可以把更多的精力应用在创新方面（算法设计、模式设计、框架设计等），而且技术验证的速度也会明显提升，这些都会提升程序员的工作效率。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

有人说，人工智能将来可替代程序猿写代码，你怎么看？

好！

科技 这么发达，

完全有可能，

但是，

怎么发达，

有一些程序还是离不开人的操作，

程序猿，

有些程序必须靠人工才能完，

这个毋庸置疑，

不论智能怎么发达，

有些人的操作，

永远取代不了的，

这个倒是真的，

有一些事物，

是人工智能无法完成的，

到任何时候人，

都不会被智能取代消退，

总有一些程序交给人，

来操作！

都是些不深入ai的媒体炒作概念，让人觉得ai无所不能。一百二十八年内不可能，有的话也是小打小闹，满足不了工业届千变万化的需求。ai可以辅助创作，但独立创作，尤其是代码，绝无可能。

如果ai将来能写可执行的逻辑正确的代码，那么未来的程序员或算法工程师，都会大部分失业。如果ai都能按逻辑写代码，都可以去尝试各种逻辑，甚至自己决策。那么ai可以控制各种带有芯片的设备，小到手机，大到 汽车 。这还是ai么，这不是上帝之子么。

可能你从github喂海量的代码给到模型，借助于大数据和gpu算力出来，理论上来说能训练出一个号称能写代码的ai.但这个ai写出的代码都是基于统计规律的，不能处理突发事故。运气好的话，生成的代码能执行，但代码越长，生成的代码可运行的概率越低。

即使能运行，代码的逻辑是什么？

程序员和产品经理干架，就是因为需求会一直变。你期望ai能写出满足千变万化的需求的代码？

我们从几十亿年的单细胞生物进化到今天，能不能有点自信？要是ai这么厉害，我觉得我没脸说我是人了。总之，怎么可能！

将来我们写代码时：

总之，ai可以辅助程序员编程，极大提高编程效率。但如果代替程序员自己编程，根本不可能。如果有那一天，我把我现在的手机吃了。

这几年，人工智能被炒的越来越热了，比如阿里的鲁班系统能够自动生成双十一海报，一天可能出图上亿张；还有通过机器学习，程序画的话，被卖到上亿元；其实就目前来讲，这些都是比较基础的，人工智能即使画画，也是通过机器学习别人的画之后，说白了， 组合的。没有灵魂作为支撑的产品，不能说没有价值，但是在意义层面来讲绝对是非常弱的。

人工智能在将来可以替代程序员写代码吗？我只能说：有可能，而且即使人工智能代替程序员写代码，也是比较基础的，其实，随着现在程序工具化的趋势，已经解放了程序员，如果人工智能+工具化，在一些基础的，机械的编程中，确实能够让程序员解放出来，去处理更加复杂的业务逻辑和架构设计。

但是，我感觉人工智能完全取代程序员是不可能的。因为，机器永远也不想到人类复杂的需求，尤其是，变来变去的需求变化。如果机器能够有灵魂的话，估计也会被人类复杂且变来变去的需求，折磨的要死，从而发出一句，感叹：卧槽，这是什么玩意的破需求。

但是，去年有一条新闻值得我们关注，那就是：

Repairnator 是由 KTH 瑞典皇家理工学院的软件技术教授 Martin Monperrus 开发。它会监控开源软件在持续集成期间发现的 bug，并尝试自动修复它们。如果它成功合成了一个有效的补丁，那么 Repairnator 会伪装成人类身份向人类开发者提交此补丁。到目前为止，Repairnator 已经成功生成了 5 个补丁，并被人类开发者永久地合并到代码库中。

这是自动程序修复软件工程研究中新的里程碑。

所以，现在机器都可以修改 bug 了，将来在一定程度上写程序，也是有可能的，但是完全取代我认为不现实。

原因如下：

当然了，如果机器能够完全取代人类编程的话，那非常可怕啊，未来有可能将是被机器控制的时代，而不是人类控制机器的时代。

有人说，人工智能将来可以取代程序员来写代码，这个理由不成立，因为人工智能就是程序员开发出来的。而且现在所谓的人工智能远远没有达到真正意义上的智能，大部分还是人工更多一点。

如果以人类的生命成长阶段来看，人工智能目前只能算是婴儿阶段，在婴儿阶段就抛弃喂养自己的母亲程序员，那为时也太早了。

人工智能大体分两个大的方向，图像识别和机器学习。目前图像识别成长的比机器学习更快一点，但也仅限于快一点儿，我们常见的图像识别场景就是无人驾驶。而机器学习发展相对缓慢，都是在初级阶段，如果想要有阶段性的变化，在算法机制上要有突破性的进步，才能引领机器学习进入下一阶段。

所以至少在未来几十年甚至上百年我认为我们程序员都不会失业的，还是有饭吃的。

所谓人工智能的程序也是由人类开发设定的，它也绝不会取代人的作用，它对美学，结构想象力设计，逻辑多向思维甚至悬思学都无法深入涉足，它就像一个架构师将算法和公式公布出来，其它基础部分由代码来完成一样，就算将来人工智能也可以进行相关研发，但审核与检测仍然需要人类完成，人类的工作只会越来越高级。

所以不用杞人忧天，人工智能是不可能真正成为人类的思维一部分的，当它的工作目标对人类无意义而虚耗电能和时间的时候，人类是一定会及早发现并介入的，一个简单的拔电源就可以停止其行为……

人工智能是近阶段大家经常提到的一个话题，其中神经网络深度学习其中一个特点，那么人工智能最终真的能达到一般人类这样去思维么？能够像程序员那样的编程么？会不会以后有一天真的能替代程序员了吧，这件事情你是怎么看待的？针对这事情我来说一下我的看法。

人工智能会让程序员的工作效率更高，十年之内不可能完全代替程序员

在CSDN上有一篇报道，有一个名字为Screenshot-to-code-in-Keras的项目可以把一些稿件自动变成一堆html代码加css代码，有的前端程序员就可能为此而感觉到恐慌，感觉以后人工智能要替代自己的饭碗了，这样的事情也不足为奇，在人工智能这个概念还没有兴起之前，一些java程序员使用ide开发工具就能生成一堆代码，节省了开发效率。感觉起码在近五到十年内感觉人工智能还不能完全替代人类程序员这样去编程，就以前端代码为例，虽然html代码加效果类css让人工智能生成代码，可能人工智能在这方面战术上完胜，但是一些战略问题它还是远远不及人类的。

其一它生成的东西能确保是人类想要的吗？，如果不符合要求是不是需要人类程序员来调整，人工智能不可能做出一套适应所有场景的东西出来。

其二前端程序员是要与后端程序员进行对接的，在对接时各个参数，怎么调用了，相当复杂，两个人类程序员（前端程序员与后端程序员）还需要沟通好长时间，难道人工智能就能那么完美理解人类的意思就不需要沟通了么？

近5到10年内的情况可能是这样的，一些低级的常规的代码都可能会是自动生成，一些组织调整的工作交给人类程序员来进行处理，最后项目的质量当然还是有人类进行负责的，由人工智能的加持，程序员的工作效率可能会大大提高，以往传统开发需要几周的工作量可能会缩减到几天甚至更短。

未来上层领域的程序员数量会减少

随着时间再往后发展，我想一些上层代码会逐渐由人工智能程序自己完成了，可能写代码的不再是程序员了，比如说可能是一种操作软件的形式存在，有着成熟的操作界面，良好的操作体验，一个非技术人员通过界面输入自己想要的东西，通过一定的规则描述，然后就会生成相应的代码并能直接运行。或者比这个更先进，不是一个软件界面的形式存在，而是一个智能硬件设备，只需要对其说话，像与人类说话那样，说出自己的需求，智能设备就能在短时间内做出自己想要的东西。

如果真能达到这种程度的话，我想未来参与业务开发的程序员的数量将会急剧减少，但是 不可能减少到为0，因为人工智能做出的东西也不可能是完全有保证的，起码需要个别人还需要进行对项目代码进行负责不是嘛，就想现在的无人驾驶车为啥还留有方向盘一样。上层开发的人员少了，人工智能这些底层开发的程序员会更吃香了，甚至数量会多起来。

软件数量和规模将成倍增长

大家都知道程序做事效率是相对高的，人类做项目是用天，周，年为单位来计算的，那么这些软件交给人工智能处理应该是秒级别的吧，如果是大一点的项目顶多是分钟了。如果是这样的话，估计人类世界软件的发展速度将会达到一个新的高度，软件的数量和规模将是几何倍数的增长。

如果真是这样一天的到来，我想人类在学习和思想上都要有策略上的改变，以前经常在嘴边说的话，要勤奋，要多动手，未来的人类要做的事情，就是要多思考，勤于思考。动手的事情就交给人工智能去吧。

那是必然的。不仅程序，看病，甚至很多方面都可以，但是，那种机械的，生冷的东西在几何级数提高效率的同时也会铸成，无论如何，这个趋势不可阻挡，是喜是忧？需要盖棺定论。

电脑只能处理精确到指令，需求一开始往往是很模糊的，以目前人工智能自然语言语义理解的发展程度，可能性很低。

以上就是关于简单人工智能的代码相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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