足够先进的自主编码本质上就是机器学习：工程师设定优化目标以及对搜索空间（规范及其测试）的一些约束，然后一个优化过程（编码代理）迭代直到达到目标。 结果是一个黑箱模型（生成的代码库）：一个执行任务的工件，你可以在不检查其内部逻辑的情况下进行部署，就像我们忽略神经网络中的个别权重一样。 这意味着在机器学习中遇到的所有经典问题很快也会成为自主编码的问题：对规范的过拟合、在测试之外无法推广的聪明汉斯捷径、数据泄漏、概念漂移等。 我还想问：自主编码的Keras将是什么？什么是允许人类以最小的认知负担引导代码库“训练”的最佳高层抽象集？