用人工智能自动优化程序代码_人工智能优化

在为移动平台及多核芯片开发高性能软件时，人工智能技术可以发挥独特的作用，由IBM、欧盟等支持进行的MilePost研究项目在这方面做出了大胆的探索。 在软件开发过程中，程序代码的优化是一个基本的步骤。所有的程序员都希望他们编写的程序运行得更快、占用更少的资源。然而，当今CPU的架构非常复杂，进行处理器级的代码优化不仅复杂而且费时，所以一般的程序员根本做不了这项工作，必须依靠优化编译器还完成。经过这些编译器优化后的机器码简单而且高效，只有极少数的汇编语言大师可以与之媲美，因此，也没有必要在进行进一步的优化了。

但是，这里有个前提就是人们已经为该CPU架构开发出了一个非常好的优化编译器。一般而言，为当今主流的台式CPU找一个这样的编译器并不难，但是面对移动设备时就不是那么回事了。在嵌入式系统快速发展的今天，处理器架构变化太快了，编译器的设计和开发者们根本就跟不上这种变化。

一个有IBM研究院和欧盟支持的研究项目MilePost 找到了解决这一问题的办法。该项目的研究人员开发出了一个新的、实验性的GCC编译器，采用人工智能技术来提高代码的质量。这个项目的最终目标是让编译器的开发者在为某个指定的平台开发编译器时能够更容易，而解决办法则是让编译器能根据平台的不同自动对代码进行优化。这是一个听起来有些不可思议但很有吸引力的想法，也许会成为编译器的发展方向。

优化是一个学习的过程

就目前研究进展来看，MilePost不会指导程序员编写代码，也不会提供任何关于如何编写高效算法的建议，MilePost所做的是通过机器学习技术收集软件在性能方面的数据，然后对机器码进行响应的调整。

这是一个非常复杂的过程（如果你感兴趣，已经有很有学者发表了众多与此相关的论文），不过，从本质上说，其工作原理是通过分析源代码找出一些可能会用于优化的地方，比如涉及很多参数的子程序、多层嵌套的循环语句以及频繁使用的数学公式等。在MilePost对某个程序中所有可以优化的语句进行统计后，它再根据统计学原理决定哪些优化可以产生最佳结果，据此对编译后的代码进行针对性的调整。

这其实与这年来编译器的设计和研发人员在开发编译器时所做的工作基本一样，区别只是研发人员在做这件事情的时候更主观，很多时候，人们是在猜测那种优化方法可能更好。而MilePost能够基于统计数据进行上述决策，这些统计数据是代码在某种特定环境中运行时取得的。根据IBM进行的测试，与传统的编译器相比，MilePost编译后的代码性能能提高18%左右。

并不只是速度问题

有人也许会问，现如今CPU的运算速度越来越快，比如，有研究显示，大多数使用者连PC处理器的一半处理能力都没有用到，在这种情况下，还有必要进行这么低级别的代码优化？对台式CPU来说，情况也许的确是这样，但是对移动设备来说这种机器码级别的代码优化却是很有必要的。特别是当某个设备安装的是低能耗的CPU，而且其计算资源很有限的情况下，此时的代码优化就不是可做可不做，而是必须做的工作。

为移动设备开发软件的程序员常常要一次面对几种不同的平台，保证在每个平台运行的程序性能大体一致需要大量的代码优化工作。如果没有成熟的代码优化编译器，程序员只好人工进行代码的优化。这种代码优化工作有时可能需要几个月，既增加了开发成本同时也延误了产品上市时间。而一个具有机器学习能力的编译器可以自动根据每个平台的特点进行代码的优化，从而把程序员从复杂而且耗时的代码优化工作中解脱出来。

从长远来看，机器学习技术还能给编译器带来其他帮助。一个可能的应用领域就是是对在多核处理器上运行的代码进行优化。并行编程是当今软件开发领域最大的挑战之一，如果编译器通过机器学习能设法让代码自动并行运行，这对于整个软件领域将是一个巨大的贡献，同时对芯片制造商来说也是一个巨大的利好消息，因为可以解除它们设计多核芯片时的后顾之忧。

到目前为止，MilePost还只算是一个实验性的项目，感兴趣的人们可以从该项目的网站上下载源代码，编译它，自己进行试验，但还不能指望马上就可以在软件开发过程中真正使用。不过，无论如何，MilePost反应了下一代编译技术上的最新进展。对于那些关注软件效率，特别是为手持设备或其他嵌入式系统开发软件的人们来说，一定是值得关注的好消息。

你好，ChatGPT是一款比较高级人工智能程序，能够完成许多人们的日常工作，但归根结底目前还只能作为一种辅助工具，其数据库的完善还需要一个过程。这个问题归根结底是人工智能的发展对人类生存有着一定的影响。从宏观经济学的角度来说，ChatGPT可能引发的失业属于典型的技术性失业，即原来由人完成的工作被机器来代替完成。一、采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。二、从技术角度来说，ChatGPT依托巨量数据资源和强大的学习能力，可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，因此认为，从事软件技术类、新闻媒体类、法律工作类、市场研究分析师、教师、金融分析类、交易员、平面设计师、会计师、客服的人员将更容易被ChatGPT抢走饭碗，因为ChatGPT相比于人类有着更高的准确率和更低的成本。三、ChatGPT是微软公司推出的一个搜索引擎网站，但它不仅仅是个搜索引擎，而是集AI人工智能、语音聊天于一体的一个智能平台。它可以解答您的一切疑问，自动识别全球几十种语言，不但可以回答问题，甚至可以写作业、写论文、写诗歌、写小说，还能承担大量的编程任务。可想而知，它将替代很多职业和岗位，比如老师、医生、律师、程序员，甚至作家和作曲家都有可能失业。四、有专业人士预测，有了ChatGPT，搜索引擎这个行业将首先被冲击，因为人工智能自带搜索引擎，而且，还不带任何恶意或者商业引导。人工智能最有可能抢走的工作似乎主要集中在白领行业：技术类工作（程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法律行业的工作（律师、律师助理）、市场研究分析师、教育类工作（老师）、财务工作（财务分析师、个人财务顾问）、交易员、平面设计师、会计、客户服务代表。总结:历史上的每一次创新都会面临激烈对撞。它能摧毁旧事物，也能催生新力量。面对创新，我们不应该阻止它，而是以开放的心态，思考如何让它为人类服务，ChatGPT也不例外。

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。

从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。

在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。

AI+教育下，传统教育又将何去何从？

01

AI+教育，值得被看好吗？

2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。

人工智能将如何应用于教育

报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。

其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。

而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。

第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。

VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。

第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。

在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。

一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。

二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。

人工智能+教育市场甚广

如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。

由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。

在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。

以松鼠AI为代表的智适应学习系统

作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。

在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。

通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。

“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。

近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。

那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？

要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。

人工智能在当下教育场景中的实际应用

现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。

不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。

市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷

人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。

扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[

而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。

在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。

此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。

从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。

传统教育依旧无法被AI取代

疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。

人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的

《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。

人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。

人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。

人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。

人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。

归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。

而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。

在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。

在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。

03

AI+教育，尚有值得探索的边界

曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。

“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。

在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。

此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。

在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。

而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。

由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言

问题描述:

C语言能做人工智能吗？

解析:

理论上讲是在于算法

但在具体的实现上,同一问题用不同的语言解决的时候的算法设计是有区别的,即使实现了,那在效率也是有差别的

据我所知,LISP是人工智能程序语言(很少听说听C做人工智能的)

标题：LISP人工智能程序语言

内容：

LISP的由来

LISP是一种计算机的表处理语言,是函数型语言。它是LIST Processing 的缩写,是研究人工智能的有力工具。

LISP最初是作为书写字符与表的递归函数的形式系统出现的,1958年由美国麻省理工学院(MIT)的AI小组提出(要为问答系统设计一种语言),1960年由MIT的JohnMcCarthy教授(麦卡西教授,举世闻名的计算机科学家,图灵奖获得者,后为美国斯坦福大学教授)整理成统称为LISP10的形式发表,然后开始流行于AI界以后陆续出现了LISP15(1962年),LISP16,MACLISP,INTERLISP,COMMONLISP,GCLISP,CCLISP等等变种。商业中一般认Berkeley(加洲大学)的LISP15为规范,但以目前的发展看,COMMON LISP将成为一种标准,有统一各种LISP “方言”的趋势。在众多不同版本的流行LISP语言中,使用最广泛的是INTER LISP(XEROX公司开发),MACLISP(麻省理工学院开发)和COMMON LISP。LISP是继FORTRAN(FORTRAN是1954年提出,1956年开始使用)之后出现的第二个古老的(1958年提出，1960年开始使用)计算机高级语言,至今使用近四十年仍受重视,并为人工智能的发展作出了不可磨灭的贡献由此可见LISP是一门历史悠久,用途广泛,功能极强,生命力极强的人工智能程序设计语言。

LISP语言一般为解释型语言(即由解释程序边解释边执行),但也有了编译型的LISP语言,并已经有了专用的LISP机。例如,编译型的LISP语言SCHEME诞生于麻省理工学院,1984年由美国15个大学和公司共同提供了被广泛接受的SCHEME标准。德克萨斯仪器公司于1985年在IBM PC机上实现了称为PC SCHEME的语言。PC SCHEME的中文版由南京大学和武汉大学联合开发,可在640KB以上的PC机上在CCDOS和MSDOS下运行并可访问其它DOS程序。

LISP语言的主要特点(优点)

(1) LISP具有和图灵机相同的(也就是理论上最高的)计算能力;

在计算机科学的可计算理论中,人们已经证明递归函数和图灵机具有相同的（也就是理论上最高的）计算能力,通常指的是自然数集上的递归函数。这个结论对符号集上的递归函数也成立。JMcCarthy在LISP中设计了一套符号处理函数,它们具有符号集上的递归函数的计算能力,因此原则上可以解决人工智能中的任何符号处理问题。

(2)数据类型的唯一性,程序与数据的一致性;

LISP的数据类型和句法结构简单,甚至简单到具有唯一性和一致性:其数据和程序的表现形式是一样的， 都是用S-表达式一种形式基本的数据结构是表(表是S-表达式的特例)。

(3)数据和程序的 等价性;

LISP的数据和程序不仅类型一致,而且作用也等价；

即：程序可作为数据被处理，数据也可作为程序来执行。

(4)LISP一切功能由函数来实现，程序的运行就是求值；

LISP程序的通常形式是一串函数定义，其后跟着一串带有参数的函数调用，函数之间的关系只是在调用执行时才体现出来。

(5)LISP语言的控制结构以递归为主；

大多数语言使用的控制结构是以循环为主的，有的程序语言允许递归，而LISP以递归形式为主。递归是LISP能力的源泉。当然现在LISP也有循环结构和迭代。

(6)原子可以有任意多个值(特性值)；

LISP非常重要的一个特点是每个文字原子可以加许多特性，每个特性有一个特性表及对应的特性值。由于原子的多值性给使用者带来很多方便，给问题表示带来好处，使LISP很好用。

(7)LISP具有表的结构形式和规模的灵活性，不必预先设定；

(8)具有收集无用单元的功能。

LISP语言的主要缺点

(1)初学者不容易习惯LISP的句法结构，特别是多层表的括号配对写法；

(2)数据类型少(常用的只有表和原子)，使其表达能力受限；

(3)规范性差(无标准版本，不同的LISP文本间差别较大)；

(4)程序的可读性不及一般的高级语言；

(5)执行速度慢。

LISP执行速度慢的原因有几个：(1)一般的 LISP是解释型， 程序边解释边执行当然比编译型慢；(2)LISP的控制结构主要是递归， 递归费时间费空间；(3)内存空间动态变化。LISP不要求用户在程序 中写一些用来指示内存分配的说明语句，全部内存必须动态的分配，直到 没有空间时才开始收集无用单元。

腾讯围棋ai不下了的原因是在更新。根据查询相关资料信息，围棋人工智能就处在胜率过低的情况，对于这一点，腾讯AILab这样解释，以绝艺海南挑战赛版本为例，这是一个分先版本的人工智能程序，后期会下线升级功能，在一个单独模块设置胜率可以提高的棋局。

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