理解 AI 编程和传统编程的特点
传统编程方式：
传统编程是一种指令式编程，程序员需要明确地告诉计算机每一步要做什么。例如，在 C 语言中，要实现一个简单的排序算法，像冒泡排序，程序员需要详细地写出比较和交换元素的步骤。代码如下：
void bubble_sort(int arr[], int n) {
int i, j;
for (i = 0; i < n - 1; i++) {
for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}
它的优点是*性高，对于性能敏感的系统，如嵌入式系统、操作系统内核等，传统编程可以*地控制资源的使用和程序的执行流程。
AI 编程：
AI 编程通常涉及到使用机器学习和深度学习算法。例如，在使用 Python 的 TensorFlow 库进行图像分类任务时，程序员主要是构建神经*模型的架构，设置参数，然后使用大量的图像数据来训练这个模型。以下是一个简单的使用 TensorFlow 构建简单神经*进行手写数字识别（MNIST 数据集）的示例代码片段：
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='*',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
AI 编程的优势在于能够自动从数据中学习模式，处理复杂的、难以用传统规则描述的任务，如自然语言处理、图像识别等。