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第2章 我的AI（第5页）

lv2：核心算法融入系统，可根据需求完成整个项目，这里的项目包括软件开发，任务执行，需求解决等等。但是完成度并不高，最后仍然需要人工参与修复，修正 bUG。

比如融入 windows（可融入所有系统），直接将需求告知系统，我需要开发一个贪吃蛇游戏，那么系统会打开本机的开发软件，设置好环境变量等等基本操作，然后自动编写代码，最后测试运行。这只是最基本的游戏，所以看似完整运行，不需要操作和修复更改。

但是如果需求稍微复杂点，比如：开发一个滴滴打人 App，多端通用型，然后相关需求复杂点，这时候开发中可能遇到奇奇怪怪的 bUG，然而此等 AI 无法自动修复和恢复，这时候就会出错。

此时的AI已经能融入各行各业，比如机器狗，无人机，自动驾驶，机器保姆，等等。

但是依然不够智能，比如：机器保姆小艾，去xx地取个文件，这是一个完整的目标任务。

如果路上遇到意外，机器人可能无法返回，或者无法自己处理遇到的各种意外。

AI整体逻辑只是完整的去执行某个目标，无法处理意外。

林平安想起自己曾经使用 lv2 级别的 AI 开发项目时的情景。有一次，他让 AI 开发一个智能客服系统，AI 虽然按照需求完成了大部分代码的编写，但在测试运行时，却出现了一些莫名其妙的错误。他不得不花费大量的时间去查找和修复这些 bUG，这中间耗费的时间都快赶上自己写的时间了。

lv3：可根据需求完成整个项目，且自主检查问题，修复问题。功能开发完毕后会自主检查并修复，或者遇到其他异常也能自主检查修复。

此等AI依然需要提前给与足够的需求提示，比如需要哪些功能，某个功能如何执行，等等。然而哪怕能检查和修复，可整体完成项目成功率依然不足百分之90。

是的，最后依然需要人工参与检查修复，但是相比较lv2，已经能大大节省开发时间。同时可以避免很多低级错误，这对于普及AI非常重要。

此时的机器人可执行任务已经非常多了。比如：取东西，陪逛街，做家务，做饭做菜，重复劳动，等等太多了。

可复杂，或者容易出错的行业依然无法替代。

记得有一次，他让 lv3 级别的 AI 开发一个后台管理系统。AI 在开发过程中，能够自主检查出一些代码中的小错误，并及时进行修复。但在处理一些复杂的业务逻辑时，还是出现了一些问题，需要他亲自去调整。不过，相比 lv2 级别的 AI，已经节省了他不少的时间和精力。

lv4：可根据需求完成整个项目，且可自主检查问题，修复问题。

仅从软件开发的问题率来看，成功率为百分之98。不要小看这几点百分比的提升，其时间跨度整整十年，且迭代了五代AI版本，最终才将AI等级定位为lv4。

此时的 AI 在软件开发领域已经非常成熟了，能够独立完成大部分的项目开发任务，并且出错率极低。林平安曾经使用 lv4 级别的 AI 开发过几个大型的软件项目，都取得了很好的效果。这些项目不仅功能完善，而且运行稳定，得到了客户的高度评价。

生活方面就不提了，几乎涵盖了常用的各个领域。

lv5：林平安所开发的私有版本，未公开。