写一个可以自己人工智能代码

要编写一个能够自我学习和思考的人工智能代码，需要使用一些机器学习和自然语言处理的技术。下面是一个简单的示例：

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

# 创建一个简单的人工智能类
class AI:
    def __init__(self):
        self.knowledge = {}

    def learn(self, sentence):
        words = nltk.word_tokenize(sentence)
        for word in words:
            if word not in self.knowledge:
                synsets = wordnet.synsets(word)
                if synsets:
                    self.knowledge[word] = synsets[0].definition()

    def think(self, sentence):
        words = nltk.word_tokenize(sentence)
        for word in words:
            if word in self.knowledge:
                return self.knowledge[word]
        return "我不知道答案"

# 创建一个人工智能对象
ai = AI()

# 学习一些知识
ai.learn("苹果是一种水果")
ai.learn("狗是一种动物")

# 进行思考并回答问题
print(ai.think("什么是苹果？"))  # 输出：一种水果
print(ai.think("什么是狗？"))    # 输出：一种动物
print(ai.think("什么是电脑？"))  # 输出：我不知道答案

这个示例代码使用了nltk库来进行自然语言处理，通过wordnet来获取单词的定义。人工智能对象通过学习一些知识，可以根据问题回答对应的答案。这只是一个简单的示例，实际的人工智能系统会更加复杂和智能化