我們距離AI程式設計還有多遠？

近幾年來，人工智慧的資訊以不同形式霸佔著我們的眼球，我們知道alphago、微軟小冰、sophia，了解過自動駕駛、無人機、智慧型家居等，深知人工智慧是在記憶力、學習力、運算力方面都遠超人類的存在，但人工智慧在我們腦海中仍然難有乙個清晰的形象。為什麼？

現在幾乎所有人都在談論ai，那麼

1.人們常說的ai是什麼？

ai主要可分為3類，目前人們所說的的人工智慧ai是特定領域的人工智慧，在學術上還有通用人工智慧agi，它的定義其實是非類人的人工智慧，它沒有感情，沒有自我意識，但是它是乙個通用的人工智慧；還有一種經常出現在科幻**、科幻電影裡的叫做強人工智慧，他們是有自我意識的，即類人的人工智慧。

那麼目前技術上已經實現的人工智慧是怎樣產生的呢？以老師（人）教學生（ai）識別貓和狗為例，來看人工智慧是怎樣產生的。

我們都知道老師在上課之前要準備大量的教學資料，這個過程就相當於ai在資料處理，場景處理等。老師準備出來的教案其實就是大資料，接下來老師可能會開始教學生識別貓和狗，這個過程其實就是ai的深度學習。

通過不斷的學習，在學生已經擁有一定的知識儲備的時候，老師可能就要出題考核學生了，老師出的題目可能是教案上沒有的，那麼學生（ai）就要對此作出乙個判斷，給出答案。老師根據學生的答案然後糾正學生的錯誤，周而復始，乙個強大的貓和狗的識別ai就產生了。

2.ai能否實現自動程式設計？

人類：給我個客戶管理系統

ai：收到，馬上執行

ai：程式設計已完成，請慢用

這樣的場景，目前的人工智慧是不可能實現的。因為軟體≠程式設計，它包括程式設計，程式設計只是軟體中的乙個過程，要完成軟體工程這件事情（如果要達到上述假設的效果）至少要強人工智慧才能實現。而目前強人工智慧發展相對通用人工智慧的發展是停滯不前的。

那麼比較可能實現的ai自動程式設計的場景是什麼呢？

ai可以在需求的蒐集、需求的分析形成一套標準的需求建模，完成乙個非標化資訊輸入到乙個標準化的建模輸出的乙個過程。

在開發編碼的時候，以開發乙個函式為例，人類在開發的時候可能通過借助某些工具譬如查手冊、自己的經驗、工具軟體等等，而對於ai來說，只要給它若干樣板資料，它可以自己理解並找出規律，然後智慧型編寫出演算法。

在系統測試中，ai可以智慧型檢查不規範的程式並且修復bug，最後輸出的就是乙個已經測試通過的專案。

上述這些場景是不是很美好？那這些離我們遠嗎？

其實ai程式設計的實現程度取決於當前人工智慧發展程度。而人工智慧的發展很大程度上取決於三大方面，即硬體，資料和演算法。

其中，人工智慧演算法是人工智慧實現所需要具備的基礎，底層硬體是支撐人工智慧應用的前提，為整個人工智慧的運算提供算力。而大資料，是決定能否產生某個特定的人工智慧，以及人工智慧的智慧型程度的必要因素。

此外，人工智慧的發展離不開雲計算，因為沒有雲計算，就無法實現大資料儲存與計算；而人工智慧演算法多是依賴於大資料的，沒有資料，就算有人工智慧演算法也沒用。

所以說雲計算是人工智慧的基礎計算平台（雖然不是所有的人工智慧計算都在嚴格意義的雲平台上進行）。你也可以簡單的認為：人工智慧=雲計算+大資料。

眾所周知，雲計算有三種服務模式，即iaas、paas和saas。此前paas一直屬於「夾縫中求生存」的狀態。隨著傳統企業數位化轉型的加速，以及網際網路企業的迅猛發展，企業業務都將上到「雲端」，paas的重要性急速凸顯。

對於中小企業來說，他們迫切需要一款可以降低企業上雲的門檻、難度、週期、成本的產品。在這樣的背景下，惟快雲定製應運而生。

惟快雲定製是洪睿科技自主研發的一款應用視覺化配置paas平台，給企業賦能，讓企業快速實現資訊化。在惟快雲定製平台，使用者可以自由開發各種企業應用軟體，譬如oa、crm、erp等企業管理系統，還可以根據使用者的需求自定義開發元件、函式等，甚至滿足系統擴充套件和高度定製需求。

目前，惟快雲定製平台已經積累了大量資訊化專案的資料，未來，惟快雲定製將會把程式設計過程中的業務場景資料形成標準化，使ai程式設計成為可能。

以alphago為例，它之所以會完勝李世石和柯潔背後是因為有著龐大的資料庫做支撐，人類棋手可能只想了三步，它三百步都想好了，由此可見資料的魅力。同理，如果有龐大的資料輸入，軟體工程人工智慧化也不是不可能。

3.ai會取代程式設計師嗎？

ai可能會是程式設計師的好搭檔、程式設計師的工具，但不會取代程式設計師。因為程式設計師的工作是乙個創造的過程，而人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬，它不是人的大腦，只能模仿人的思考能力。

在廣泛，巨集觀的領域裡，它無法像人一樣有感情的互動，進行文化的創新，不會對不同人心理進行揣摩，也沒有對**，藝術，詩歌的鑑賞能力。所以，在他看來ai是不能取代程式設計師的，至少在未來很長一段時間裡不會。