人工智能会自己编写代码然后执行吗？如果是这样，它是否为每个目的创建单独的功能？

人工智能包含不止一种技术。在这里，您似乎在询问机器学习，这是 AI 的一个子领域，它本身包含许多子领域。

自修改代码是人工智能某些应用中使用的（许多）技术之一。因此，从这个意义上说，您的问题的答案是“是”。

例如，在神经网络(NNs) 中，NN 不编写任何代码，它只是通过优化算法（和反向传播）运行，逐步改变一些权重（或系数），这样当您输入某个输入时，您将获得接近所需输出的输出。

您还可以使用遗传算法(GA) 来演化神经网络的权重，而不是使用反向传播。GA 更接近“AI 编码本身”的概念（尽管不完全如此）。

计算机无需任何智能即可编写自己的代码- 请参阅 Wikipedia 条目以了解自修改代码和元编程。您确实必须编写有关计算机应如何自行编程的说明，并且反对这样做是一种耻辱，因为（a）当它更改其源代码时，很难推断您的程序在做什么，并且（b）解决方案通常比您希望程序首先执行的硬编码要慢。但这是可能的，并且程序员已经做到了（通常是出于可维护性或美学原因）。

不过，一些人工智能研究人员对遗传编程很感兴趣。遗传编程是进化算法的一个子集，维基百科很好地总结了它们通常是如何工作的：

第一步：随机生成初始个体种群。（第一代）

第二步：评估该群体中每个个体的适应度

第三步：重复以下再生步骤直到终止（时间限制，达到足够的适应度等）：

• 选择最适合繁殖的个体。（父母）

• 通过交叉和变异操作繁殖新个体以产生后代。

• 评估新个体的个体适应度。

• 用新个体替换最不适合的人群。

在这种情况下，“个体”是随机生成的计算机程序，然后针对适应度函数进行测试。

遗传编程的维基百科页面声称这些程序通常由树结构表示，尽管也有一些使用非树结构的实验。

我认为答案很可能是否定的，而不是在 AI 程序（例如机器学习）的最著名示例中。有一套涉及自动编程的人工智能技术，但在那种情况下，我们有一个计算机程序可以自动编码另一个程序（我们可以称之为“目标程序”）。但是目标程序不是执行编码的程序；所以从技术上讲，不，它不编写自己的代码。这是一个重要的区别。程序员仍然有编写代码生成器的任务。

但是，如果您对自动编码感兴趣，最值得注意的例子是遗传编程，这是一种使用进化算法来培育计算机程序的技术。如您所见，我们有一个人工智能，它产生一个计算机程序（可能是也可能不是人工智能程序）；它不与自己的代码交互。

最后，请注意，自动编码是一个非常模糊的术语，并非所有技术都与 AI 相关（例如，当时第一个编译器被视为一种自动编程形式）。与您的问题最相关的技术可能是Program Synthesis。