不會編程畢設
本13歲計算機博士畢業。目前在研究人工智慧。
為什麼要研究計算機智能化。因為這是機器發展的終極目標。圖靈時代，他們就告訴我，要搞個圖靈機測試計算機的智力。
現在的計算機智力還沒到達20，普通人的智力已經達到80.可想而知，我們的路還有多遠。
我目前開發的一套無人監守安防系統，是我獨立研發，帶有自主知識產權的系統。
我沒有和以前一樣寫一些如果如果，那麼那麼的程序，那樣寫起來太慢了。
我就是寫了個無窮搜索代碼，跟一些資料庫去匹配，假如匹配到了就取出資料庫里存好的代碼，加入現有程序，運行。
怎麼做到的呢？也很簡單。我寫了個龐大的資料庫，儲存了很多語義上的詞語。當我們的數據發送吃飯這個詞語的時候，資料庫里已經匹配到「我在吃飯，我想吃飯，我愛吃飯，我討厭吃飯，天天吃飯，你想吃飯，沒人吃飯」等等數據。
然後，我用第二個匹配演算法，獲得了當前時間，通過攝像頭獲得了數據的產生對象。原來，攝像頭看到一個沒錢吃飯的人，在上網，而且是中午的時間。
慢慢的程序已經匹配到了，我想吃飯，我很飢餓。但是，到我想吃飯的時候，我預留了一段外賣送餐代碼。所以。
當你在說出吃飯的時候，計算機已經出現周圍的送餐電話，和周圍的餐廳地址，距離。
但是這和人工智慧差距還很大。
我要的不是這樣的說吃飯，就給你推薦外賣的程序。
我要的是能夠准確知道吃飯包含的所有可能。
這很難辦到。因為我不能一直寫代碼，一直寫一直寫。我只能寫一點點，讓它自己去匹配。
2. 數學建模不會編程怎麼辦
數學建模不會編程的主要步驟:
第一、模型准備首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。
第四、模型求解可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。
第五、模型分析對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。