普通程序员学人工智能等复杂算法的方法：用接口，先不看算法原理，把一切复杂的东西打包交给高级人才去做，站在这些巨人的肩上

把一切复杂的东西打包交给高级人才去做（数学家、科学家、博士）

普通程序员要站在这些巨人的肩上。比如我想用RSA加解密，我不用知道RSA原理，用库用接口也能实现。用chatGPT写的写能用。
要是从基础的数学等学起，全部学完，要这样洗洗睡，就算了。
尽量不要做能力不匹配的事。

普通程序员做好工程就行：专注于为用户获得巨大的利益。智力行为习惯等离大众用户更近。

这是一种在技术和商业领域常见的分工模式，即将复杂的理论和研究工作交给专业人士（如数学家、科学家、博士等），而让普通程序员专注于工程实现和用户价值的创造。

1. 分工的合理性

• 专业化：高级人才如数学家和科学家通常拥有深厚的理论基础和研究能力，能够处理更为复杂的理论问题和创新研究。
• 效率：将复杂任务分配给专业人士可以提高整体工作效率，因为每个人都在做他们最擅长的事情。

2. 普通程序员的角色

• 工程实现：普通程序员负责将理论转化为实际的软件产品，这需要编程技能和工程实践经验。
• 用户价值：程序员更接近市场和用户，能够更好地理解用户需求，从而开发出更符合市场需求的产品。

3. 创造用户价值

• 用户体验：程序员在开发过程中需要考虑用户界面和用户体验，确保软件易于使用。
• 解决实际问题：软件应用需要解决用户的实际问题，为用户创造价值。

4. 智力行为习惯的差异

• 理论与实践：高级人才通常更专注于理论和研究，而普通程序员更侧重于实际应用和产品开发。
• 思维方式：高级人才可能更倾向于抽象思维和创新，而程序员则可能更注重逻辑性和实用性。

5. 接近大众用户

• 市场导向：程序员在开发产品时需要紧密跟随市场趋势和用户需求。
• 快速迭代：基于用户反馈快速迭代产品，以更好地满足用户需求。

结论

这种分工模式强调了专业化和效率，同时也突出了普通程序员在理解市场和用户需求方面的重要性。高级人才负责理论和创新，而程序员则将这些理论应用于实际，创造出符合市场需求的产品。这种模式有助于快速发展和创新，同时确保产品能够满足用户的实际需求。

每一句要都明明白白。至于接口内部的就跳过。

要在C#中编写一个能够通过试错学习达成目标的智能体（agent），你可以使用强化学习的概念。以下是一个简单的示例，展示了如何实现一个基于Q学习的智能体。这个智能体将在一个简单的环境中学习如何达到目标。

在这个示例中，我们将创建一个简单的网格环境，智能体的任务是从起始点移动到目标点。

首先，你需要安装.NET环境并创建一个新的C#控制台应用程序项目。

下面是代码示例：

using System;

class Program
{
   
    static void Main(string[] args)
    {
   
        var agent = new LearningAgent();
        agent.Learn();
        agent.ShowLearnedPolicy();
    }
}

public class LearningAgent
{
   
    private int[] states; // 状态
    private int[,] Q; // Q表
    private int goalState = 5; // 目标状态
    private Random random = new Random();

    public LearningAgent()
    {
   
        states = new int[6]; // 假设有6个状态
        Q = new int[6, 2]; // 每个状态有2个可能的动作：0 (向左移动) 和 1 (向右移动)
    }

    public void Learn()
    {
   
        const int episodes = 1000; // 学习回合数
        const double learningRate = 0.1; // 学习率
        const double discountFactor = 0.9; // 折扣因子

        for (int e = 0; e < episodes; e++)
        {
   
            int state = 0; // 初始状态

            while (state != goalState)
            {
   
                int action = random.Next(2); // 随机选择动作
                int nextState = TakeAction(state, action);
                int reward = (nextState == goalState) ? 1 : 0; // 达到目标获得奖励

                // Q学习更新规则
                Q[state, action] += (int)(learningRate * (reward + discountFactor * MaxQ(nextState) - Q[state, action]));

                state = nextState; // 转移到下一个状态
            }
        }
    }

    private int MaxQ(int state)
    {
   
        return Math.Max(Q[state, 0], Q[state, 1]);
    }

    private int TakeAction(int state, int action)
    {
   
        // 动作：0 (向左移动), 1 (向右移动)
        if (action == 0 && state > 0)
            return state - 1;
        else if (action == 1 && state < 5)
            return state + 1;
        return state;
    }

    public void ShowLearnedPolicy()
    {
   
        for (int state = 0; state < goalState; state++)
        {
   
            string action = (Q[state, 0] > Q[state, 1]) ? "Left" : "Right";
            Console.WriteLine($"In state {
     state}, take action: {
     action}");
        }
    }
}

这个程序定义了一个LearningAgent类，它使用Q学习算法来学习如何从起始状态移动到目标状态。程序中的Learn方法通过多次试验（称为“回合”）来训练智能体，ShowLearnedPolicy方法显示学习到的策略。

每个回合中，智能体从初始状态开始，选择动作（向左或向右移动），然后根据奖励和折扣因子更新其Q表。当智能体达到目标状态时，回合结束。

请注意，这个示例是非常基础的，真实世界的强化学习任务通常更加复杂，需要更精细的设计和优化。