人工智能评价小程序，如何评价如何把控人工智能

1，如何评价如何把控人工智能

人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。在某些方面的表现比人类智能更优秀,但是目前由于其固有的复杂性和技术的局限性,所以暂时不过是人类智能的延伸,最终在整体上是不能代替人类智能的。但是随着人工智能的发展，甚至突破性的发展，难保人工智能不会带来一些灾难性的后果。因为最优秀人工智能往往是最优秀的程序团队创造的结晶，代表着人类智力的最高水平，这些智能机器就代表了最高的智力水平，同时如果它们拥有了意识，创造性，并且加上其独有的优势，那么完全可以淘汰人类。所以人工智能的进步是福音，但也要注意可能会是灾难

如何评价如何把控人工智能

2，如何客观地评价小程序的体验

对于简单体验，小程序的一点点体验提升对比 Web 的跨平台与传播能力没有优势对于中等体验，小程序体验更好，但需要付出额外的人力资源与开发维护成本对于核心体验，大家的目标都是拉回自己的主场

《华尔街日报》网络版对此刊文称，借住小程序，腾讯开始进入苹果、谷歌长期主导的应用领域。有分析师指出，腾讯此举传达的信息是，他们想在未来10年发挥主导作用。不过也有专家称，对于重度用户来说，应用的体验依旧更好，所以小程序应该不会威胁到应用商店的地位。开发者和用户可能也需要相当长的时间来适应小程序。

如何客观地评价小程序的体验

3，如何评价微软正在开发的人工智能编程软件 DeepCoder

这个东西是说，用大量的 (输入，输出，程序中用到/没用到哪些函数) 来训练出一个给定输入输出，预测程序中使用哪些函数的神经网络。有了这个东西以后，再拿到新问题的输入输出，就能预测到程序中要用到哪些函数了，用这个信息来指导传统的基于枚举搜索的程序生成器，就能更快的生成想要的程序了。这个思路能否有效的关键，就在于"程序中用到/没用到哪些函数"这个事是不是有排他性，也就是用到某个函数和不用其它的这两个事件不能是独立的。所以我们看到这个论文造的小语言非常的鸡贼，几乎没有那种每个程序都常出现的语句。要是拿这个deepcoder训练汇编，怕不是满屏幕都是movq啊。当然这个论文的思路还是非常震撼的，为什么它预测的那么熟练啊？到底是训练过多少次啊？论文里说要训练上百万次，服。展望一下未来的话，我可能会把出现什么函数变成出现了什么复杂度的操作/数据结构/算法，然后拿各个oj上的输入输出答案来训练。这样以后看到新面试题就能告诉我要用到什么操作/数据结构/算法了，多好。(然而还是不会写。。。)（那个不算展望未来，好像已经有相关的work了。据说准确率高达90%以上(然而还是不会写。。。)）

1、向人工智能努力2、证明自己的科技实力3、走在巅峰，引导主流一切的一切，归根求源，不过是利益二字！——说高大上一点，为人类文明进步贡献力量！

如何评价微软正在开发的人工智能编程软件 DeepCoder