研究人员正在开发人工智能计算机系统，它们可以设计和组装自己，比最好的人工系统更好地工作。将传统的软件开发过程放在首位，新推出的研究项目将使计算机处于领先地位 - 使他们能够自主地自行组装算法，从而以最有效的方式完成任务 - 节省运行成本和能耗。
兰卡斯特大学的研究人员将创建一个庞大的小代码块工具包，自主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的全新代码块，在运行时不断寻找更好的工作方式。
该研究的目标是自动编写和组装各种软件，但最初将重点放在现代数据中心的高度复杂的生态系统上，这些生态系统必须尽可能高效地持续处理数百万个不同的请求。
为此，该研究将研究许多不同的互连自组装计算机程序如何在不同位置的多台机器上工作，以实现特定目标 - 处理请求的速度更快，计算能力更低，耗能更少，并回应流行内容和服务随时间变化的方式。
兰卡斯特大学计算机学院讲师巴里波特 博士说：“我们正在研究所有计算机程序，这些计算机程序在许多不同的计算机上协同工作，这些计算机都是单独自组装的，但它们也共同努力实现程序员的目标。” 该项目的沟通和首席研究员。
“通过完全自动化编写每个小块行为的源代码，软件不断为系统创建自己的新构建块，而无需人类编写它们。
“这可以从他们的编程中释放系统，使他们能够不断创造更多新颖和创新的解决方案，以实现他们的目标。”
最终结果可能会重新定义计算机程序员的意义。它将有助于大幅减少编写软件所需的人力，降低成本，甚至可以通过逐渐了解个人喜欢如何工作和使用他们的软件，从而将软件重新设计为最适合其人类用户的工作。技术。
波特博士说：“这将有助于提供一种基本的软件开发新模式，在这种模式中，计算机程序员将不必费力地编写每个系统的所有细节，而是在更高的创造力水平上工作，以指导复杂的构建软件与先进的机器学习相结合。
“它有点像计算机编程的自动驾驶汽车，其中程序员甚至最终用户定义了目的地，机器找出了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，虽然新的智能软件可以编写和重写自己的行为，并且可以构建一个深层了解其行为如何影响周围的世界以及软件如何能够更好地改变这种行为。
通过这种方式，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其编程要求的解决方案。