是的，AI自动编程（自动生成代码）的研究和实践已经在进行中，并取得了一些进展。

有一些工具和框架探索了使用机器学习技术来自动生成代码的可能性。以下是一些相关的方法和工具：

1. 基于规则的自动编程：
– 一些工具使用基于规则的方法，根据预定的规则和模式生成代码。这种方法适用于特定领域和任务。

2. 基于机器学习的代码生成：
– 通过训练模型学习代码的语法和结构，然后使用学到的知识生成新的代码。这可能涉及使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等模型。

3. 神经网络模型：
– 一些尝试使用神经网络生成代码，例如使用变分自编码器（VAE）等。这些方法试图学习代码的表示，然后生成新的代码。

4. GitHub Copilot：
– GitHub Copilot是由GitHub和OpenAI合作推出的编程辅助工具，它使用了大规模的预训练模型（如GPT-3）来根据用户输入生成代码片段。用户可以通过与Copilot合作编写代码。

尽管取得了一些成果，但AI自动编程仍然面临一些挑战。生成的代码可能不总是符合最佳实践、难以理解或存在潜在的错误。

此外，对于复杂的软件工程任务，AI目前仍然需要人类工程师的监督和干预。

在实践中，AI自动编程更常见的是用于生成简单的代码块、辅助性的编程任务或提供初步的代码草稿。

随着技术的不断发展，这一领域的研究仍在进行，未来可能会看到更多的进展。