人工智能表示它太难了，除非是使用者正常的、按照语法规则来描述他要做的事情，目前的人工智能才能正确识别。

但是也仅仅是自动识别而已。

比如，“小X，打开qi’dian，搜索‘学习使我富裕’。”

“已为您打开qi’dian。”

然后就没了，没了。

这样一来就显得非常的多此一举，我要这“智障”有何用？

类似的例子太多，这里就不一一列举了。

至于自动编程，也是机器识别自然语言的一个方面。

这个问题其实可以描述为一个关于输入和输出的转化问题，即通过一段代码实现输入字段对输出字段的转化，也就是学术上的“归纳程序综合”问题。

对于这一问题，很多前沿科研人员也有不同的想法。

有的人觉得，我不需要知道它到底是怎么做的，只需要把不同代码都试一试，让最后的结果符合输出字段就行了。

当然这里的都试一试不是随机组合，而是指不断学习转化规则，最终实现正常输出。

这一想法对于具体的代码要求不多，注重于转化规则和输出结果。

也有一些人认为，要让机器码农像人类程序员一样把解决问题的过程形成代码片段。

给定一些代码片段，然后利用深度学习来生成一个符合要求的模型。

这两种方法，苏航说不上谁对谁错，因为目前国际上并没有一个真正意义上成功的自动编程软件。

最最优秀的也只是MATLAB中的Simulink模型自动生成代码，这一块已经可以说是非常厉害了。

而其它的尝试还只是停留于纸面，或者实验室。

而系统“送来”的小C，苏航也说不清它到底是怎么学会的编程。

只能说，系统出品，必属精品。

不过目前小C也做不来太大的工作，稍微复杂一点的语句，或者带有主观色彩的描述语句它都会识别错误。

而且最近几次“投喂”积分，也只是稍微优化了一些边角料的东西，比如可选择的模型和代码注释，没有像之前那样发生质变。

苏航也没什么好办法，只能继续“喂”积分，看看什么时候才能积累出质变了。

也许下一次质变，将会出现一个小“贾维斯”也说不定。

不过小心起见，苏航一般都是会断开那台移动工作站的网络和电源，日常办公学习也都是用那台老电脑。

至于有没有用，谁知道呢？

苏航合上电脑，转头看向窗外。

一转眼又要到暑假了。

去年的这个时候，他还在打算留校，打算用一个暑假准备补考数学，但是实际上却如同咸鱼一般，一小时自习里有五十分钟在看手机。

那时的咸鱼生活，虽然很闲适，看上去很舒服，但是并不快乐，每天上床睡觉都感觉自己非常空虚、非常累，但是偏偏又没有学进多少东西，也没有做什么，所谓的累，也只是心累而已。

而现在，日常奔波在图书馆和教学楼，连寝室也少有呆过，不对，每天还是有起码三分之一的时间在寝室。

这样的日子，反而更加充实、快乐、且有钱。