人工智能驱动的智能软件自主学习机制与优化路径研究
王徽

海军潜艇学院，山东青岛，266071；

摘要：人工智能驱动的智能软件自主学习已成为科技发展重点方向，深入探索智能软件自主学习机制对提升软件性能具有重要意义。通过分析深度学习、强化学习等技术在智能软件中的应用，探究神经网络结构优化、参数自适应调节、知识迁移等关键技术，研究表明基于多智能体协同的分布式学习框架能有效提升软件自主学习能力，而引入认知计算模型可增强软件对环境的感知与适应能力，针对现有技术存在的局限，提出了基于动态演化的自主学习优化方案，为智能软件技术创新提供新思路。

关键词：智能软件；自主学习；深度学习；认知计算

参考文献

[1]陈圣楠,陈智勤,范新民,等.生成式人工智能驱动软件工程实践课程中的代码重构教学[J].计算机教育,2025,(6):213-217.

[2]朱禹,叶继元.生成式人工智能驱动的索引编制方法及其在学术规范和评价中的应用[J].图书馆杂志,2024,43(10):50-59.

[3]李化.人工智能与大数据驱动下的软件工程课程改革——数字化思维与能力培养的实践与探索[J].教育思想理论研究,2025,3(03):54-56.

[4]万雪梅.人工智能驱动的软件开发自动化研究[J].IT经理世界,2024,(10):229-231.

[5]谭政源,钟佳卿,陈娟.AI+HPC:“智能+”驱动下的超算系统软件及应用技术发展综述[J].计算机科学,2025,52(05):1-10.