研究人员正在开发人工智能计算机系统，这些系统可以自己设计和组装，比最好的人工系统工作得更好。把传统的软件开发过程放在首位，新启动的研究项目将使计算机处于领先地位——使它们能够独立组装自己的算法，从而以最有效的方式完成任务——节省运营成本和能源消耗。

兰开斯特大学的研究人员将创建一个由小代码块组成的巨大工具包，自治系统可以以最佳方式选择和安排任务。系统还可以根据需要编写自己全新的代码块，在运行时不断寻求更好的工作模式。

这项研究的目标是自动编译和组装各种软件，但最初它侧重于现代数据中心高度复杂的生态系统，这些生态系统必须尽可能高效地连续处理数百万个不同的请求。

因此，这项研究将研究有多少不同的互连自组装计算机程序在不同位置的多台机器上工作，以实现特定的目标——更快的请求处理速度、更低的计算能力、更少的能耗，以及随着时间的推移响应流行内容和服务变化的方式。

兰开斯特大学计算机科学学院讲师巴里波特博士说：“我们正在研究所有的计算机程序，它们在许多不同的计算机上协同工作。这些计算机都是自组装的，但它们也一起工作来实现程序员的目标。“通讯项目的首席研究员。

“通过对每一小段行为的源代码进行完全自动化，软件不断地为系统创建自己的新构建块，而无需人类编写它们。

“这可以将系统从他们的编程中解放出来，并使他们能够不断创造更多新颖和创新的解决方案来实现他们的目标。”

最终结果可能会重新定义计算机程序员的含义。通过逐渐了解个人喜欢如何工作和使用他们的软件，将有助于大大减少编写软件所需的人力，降低成本，甚至重新设计软件，使其最适合人类用户。科技。

波特博士说：“这将有助于提供一种新的基础软件开发模式，在这种模式下，计算机程序员将不必努力编写每个系统的所有细节，而是以更高的创造力水平来指导复杂的建筑软件和高级机器学习的结合。

“这有点像电脑编程的自动驾驶汽车，由程序员甚至终端用户定义目的地，机器找到到达目的地的最佳方式。”

虽然研究人员最初专注于提高数据中心的效率，但这项研究也可以帮助塑造人工智能本身的未来，尽管新的智能软件可以编写和重写自己的行为，并可以建立对其行为如何影响周围世界以及软件如何更好地改变这种行为的深刻理解。

这样，即使是非程序员也可以向他们的计算机或智能手机解释他们需要什么，并让他们的设备制定出超出他们编程要求的解决方案。

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