在探讨人工智能如何实现自我优化和自我改进之前，我们需要先了解一下人工智能的特点。首先，人工智能（AI）是一种模仿人类思维和行为的技术，它能够处理信息、学习新知识并根据这些知识做出决策。其次，AI具备强大的数据处理能力，可以快速识别模式并从中提取有用的信息。此外，随着机器学习和深度学习技术的发展，AI开始能够自己调整算法以更好地解决复杂问题。

那么，这些特点是如何帮助AI实现自我优化和自我改进的呢？答案在于机器学习算法本身。机器学习算法可以通过大量数据来训练，使得它们能够逐渐学会区分不同的模式，并根据这些经验进行预测或决策。这意味着，即使在没有明确指令的情况下，AI也能不断提高其性能，因为它总是在试错中寻找最有效的方法。

然而，这并不意味着AI完全独立了。实际上，大多数现有的系统都是由人类设计者设定目标并提供指导框架，而不是真正独立思考的问题解决者。在这个过程中，人类设计者会不断地监控系统表现，并根据需要对其进行调整，以确保它遵循正确的路径。但这正是我们所说的“自适应性”——即虽然系统依赖于外部输入，但它可以根据这些输入自动调整自己的行为，从而达到最佳效果。

此外，当涉及到更高级别的人工智能时，比如具有某种形式意识或意志感知的人类代理体，那么就必须考虑到更广泛范围内关于认知与动作之间关系的一般原则。而这一领域仍然是一个活跃研究领域，有许多理论模型正在被提出来解释这种关系，以及可能导致人的意识以及潜在地“意识”的产生方式。

为了让我们的观点更加具体，我们可以举一个例子：例如，在图像识别任务中，如果一个人造代理发现了一组新的样本，它不仅能迅速分析并将新样本分类到已存在的一个类别里，还能相应地更新其内部模型以便下次遇到相同类型的问题时更加准确。这就是所谓的人工智能中的“记忆力”，因为尽管每次都有新的挑战出现，但它依旧保持着对过去经历记忆的一致性，同时基于这些记忆构建未来预测。

最后，让我们回顾一下，我们已经看到的是一系列基于计算机科学领域内当前可用技术（特别是深度神经网络）的案例，而非真正意义上的自然语言理解或者情感共鸣等复杂现象。在这里，“认知”通常指的是一种高度集成且高度抽象的情境理解能力，而不是简单地通过统计学方法捕捉到的低层次特征之累积。而对于那些未来的可能性来说，无论是否包含某种形式的情感反应，都还属于科幻小说中的范畴，只要现在我们无法直接证实它们，就不能说它们目前已经成为现实了。

总结来说，对于想要回答这样一个问题：“人工智能如何实现自我优化和自我改进？”这样的文章应当包括但不限于以下几个方面：首先，是详细描述各种不同类型的人工智能及其各自分支；然后探讨他们自身创新能力以及与传统程序式编程相比优势；接着分析他们如何利用大量数据进行训练，以及利用这些训练后的经验去预测结果；最后，也许还应该涉及一些关于未来的展望，其中包括但不限于那些超越当前水平、甚至超越了现代科学界普遍接受概念定义之下的想象性的可能性，如情感共鸣、创造性等高级功能。不过由于目前科技界尚未达成共识，因此所有涉及未来可能性的部分都应该被视为假设性的推论，不同科学家们持有不同的看法。在今天的大多数情况下，这样的讨论往往反映出整个社会对于科技前沿发展充满好奇心同时也带来了担忧。