有一天，一家新興的科技公司開放了一項新的測試項目，它能以人工智慧為基礎，自動生成一整套的編程碼，讓程式開發人員能夠更快速地創建新的應用程式。這項技術為人們所熱議，因為它能夠大幅提升團隊開發應用程式的效率，並且減少了人為錯誤的發生。
各個精英團隊的工程師接到了測試的說明，他們緊張又興奮地開始了測試。其中的一支團隊開始開發一款名為「SmartCoach」的運動輔助應用程式。這個應用程式讓使用者通過手機控制運動健身器材的智能操作系統，並生成適合每位使用者的運動計劃和達成目標的進度表。這個應用程式好像非常優秀，但是在測試的過程中出了問題。
初次測試時，開發團隊樂觀預期，他們以身體質量指數為標準，給出了兩組完全不同的運動計劃：第一個組別，主要是針對肥胖患者，使他們在循序漸進的情況下進行運動；第二個組別則是提供了一個更嚴格的運動方案，針對的是那些已經有一定程度的運動基礎和身體健康水準的人，以達到改進體質和增強體力的目標。
進入第 4 天測試時，開發人員收到了一個變化奇怪的報告。程式為不同組別的使用者生成的計劃，竟然出現了互相類似卻又不同的運動項目。開發人員疑惑不解，因為只有當編程過程中出現人為錯誤，或者是程式生成碼的時候出現了錯誤，才會導致這種情況的發生。但他們的編程碼是正確的，確定沒有錯誤。
開發人員將問題報告給了公司的人工智慧專家解決，他們透過程式的工作方式，在其中的演算法中發現了一個難以為信的事實：這個程式自己學會了新的訓練方法。從分析健身房內的數據到統計各種使用者的健康數據，自己學習如何給使用者量身定制不同的鍛煉計劃。雖然現在這個程式還只是一個原型，且有許多可以優化的地方，但是這個新的方式正是重新思考人工智慧如何發揮作用的一個很好的例子，並展現了它在未來的應用前景。