智能编程有助于人类制造更多智能机器吗？

擅长的工作。其中一个重要领域就是创建元学习系统，让人工智能学习人类擅长的各种工作。神经程序合成和机器人技术的相关研究初步展现了利用程序合成来教授机器人精准执行任务的能力。

程序合成最常用于使计算机编程更容易实现。诸如AutoProf、FlashFill、Storyboard编程工具等应用程序允许学生通过直接操作某些概念以更直观的方式编写程序，而无需编写代码。

在人工智能研究人员弗朗索瓦·乔莱的论文《智力测试》中，他将程序合成作为一种用于解决智力测试问题后建模的ARC任务的技术。

在接受Verge网站关于其论文的采访时，乔莱说:“关键点是，在任何任务中，获得高技能都不是智力的表现。除非这个任务是一个元任务，涉及到从大量此前未知的问题上获得新的技能。这正是我所认为的智力基准。”

从本质上讲,系统智力应通过以下方式测试, 正如乔莱所说“这意味着只使用系统之前不知道的新任务，测量系统开始时对该任务之前的知识，以及测量系统的采样效率(即学习完成该任务需要多少数据)。达到某一技能水平所需的信息(先前的知识和经验)越少，就说明越智能。如今的人工智能系统一点也不智能。”

他后来将ARC任务作为问题发布，来解决Kaggle的抽象和推理问题挑战。解决这一问题将涉及到利用编程综合的力量来学习以前未知的ARC任务。

分解编程合成问题

对于每一个看似不可能解决的问题，可以先把问题分解成小问题。如果您从未学习过编程合成，那么就在开始工作前了解一下存在什么问题以及怎么解决。

1.程序空间问题

每个编程合成问题最终都要在整个程序空间中进行搜索。搜索方法必须是有效的。想象一下，若使用树算法，就必须有办法砍下这棵树的枝干，否则，在它生


 

（编辑：莆田站长网）

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