自编程是AI通过改变自己程序来提高自己智能的一种手段，对于现在手动编出得人工智能来说，这确实是一种可行性方案，但是这种方案却有它的制约。
记得一个叫runaijun的人说过，只有人工智能自编程，才能改变自己的智能构造，从而使 得AI能够大幅进化。确实自编程在进化方面有这优点。
我思考了很久，自编程首先是不用人的干涉下完成的。自编程首先分为两种：
第一种就是无目的的AI自我编程。通过向地球物种进化那样，经历亿年的时间，才能达到今天智能的水准。而时间上可以用计算机的速度来弥补。
第二种则是有目的的自编程。人工智能的智能体建立后，为了适应事物而强迫自己程序上的改变，从而达到进化。
从人类发展史看来，第二种无疑是最好的方案。但是也是最达到的，原因在于它的智能本体高度。就从人来说，如果真要改变自我形态，那么必须经历许多认识，比如自己的构造，生物学的知识等。那么这就要求人的智能必须一开始就要达到一个新的标准，才能拥有自我改造的能力。而换成人工智能也是一样，AI要通过自编程大幅进化，那么就需要自编成前的本体，达到一个高度，而这个高度恰恰是对自我本身的了解，但是一旦接近这个高度，那么估计AI本体的智能已经和人差不多了。所以通过以求通过自编程进化来生成强人工智能来说，第二种无疑是个死循环。
那么只有第一种吗？我曾经看过一个自编程程序，是通过数次迭代运算完成的。那是种无目的的运算，这种也是有制约性的，就从编程语言来说，每门编程语言都有自己规定的语句，比如C++的if,switch。无论什么程序，都会有它的制约性，这也是众多人工智能程序通病，无论软件，还是硬件。就是本体的构造，比如一个程序，一开始就有多少个if语句，多少个种类数组，多少函数，函数体的构造等，这些都是受人制约的。那么其无目的的自编程肯定也会受到这些语句的制约性影响，于是人所制作的自编程本体就会出现一个问题，无论经历多少自编程，如果本体没有满足一定的智能构造条件那么都不会进化出像人那样的智能体。于是难点就在本体必须满足有智能构造的条件，这就需要人的预料。但是人脑的也是受到制约的，至少到现在为止没有一个人能想出能够 满足有智能构造的条件的程序。
那么神经元网络能吗？很遗憾，这也是有制约性的，而且其本体不会满足自编程的条件，因为神经元，本身的概念就制约它所能达到的自能高度，没有一定的复杂度，一定的智能构造，神经元网络模型是不会构成强智能的。而神经元的智能构成发展到目前为止也没有一个成功的案例。