人工智能是一种模拟或模仿人类智能的技术。它通过使计算机系统具有一定的认知能力和学习能力，使其能够自动完成一系列复杂的任务。人工智能可以在各个领域应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。人工智能还可以用于解决各种问题，包括数据分析、决策支持、自动驾驶等。近年来，人工智能取得了许多重要的突破，成为科技领域的热门研究方向。然而，人工智能也面临一些挑战，如数据隐私、伦理问题等。

        下面展示一下人工智能自动模型程序部分代码。

示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 准备训练数据
x_train = np.array([[1], [2], [3], [4]], dtype=float)
y_train = np.array([[2], [4], [6], [8]], dtype=float)

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# 使用模型进行预测
x_test = np.array([[5], [6]])
y_test = model.predict(x_test)

print(y_test)

这段代码使用 TensorFlow 框架搭建了一个简单的线性回归模型来预测输入数据的输出。首先，我们准备了训练数据 x_train 和对应的期望输出 y_train。然后，通过定义一个包含输入层和输出层的神经网络模型 model，我们使用 compile 方法来配置模型的优化器和损失函数。接着，使用 fit 方法来训练模型。最后，我们使用训练好的模型通过 predict 方法来进行预测，并打印出预测结果 y_test。

这是一个非常简单的示例，但它展示了使用人工智能进行模型训练和预测的基本流程。你可以根据需要调整模型的结构、优化器和损失函数等参数来适应不同的问题和数据集。