一个简单的人工智能代码示例，它可以通过与人类进行对话来学习和提高自己的语言能力。

import random

# 初始化语言模型
language_model = {}

# 初始化词汇表
word_list = []

# 读取词汇表
with open('word_list.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        word = line.strip()
        word_list.append(word)

# 初始化人工智能
ai = random.choice(['python', 'c++', 'javascript', 'matlab'])

# 对话框
def chat_window():
    print('Hi, I am a language model. What can I help you with?')

# 输入语言模型的回答
def language_model_response(question):
    if question in language_model:
        return language_model[question]
    else:
        return 'Sorry, I don\'t know the answer to that question.'

# 读取人类的问题
print('Please enter your question:')
question = input()

# 根据人类的问题生成语言模型的回答
response = language_model_response(question)

# 输出语言模型的回答
print(response)

# 对话框
while True:
    # 输出语言模型的回答
    print('Here is my response:', response)

    # 读取人类的回复
    reply = input('Please enter your reply:')

    # 添加词汇
    if reply in word_list:
        language_model[reply] = response

    # 更新语言模型的回答
    response = language_model_response(reply)

    # 输出语言模型的回答
    print(response)

这个代码示例中，我们使用了一个简单的语言模型，它可以回答人类提出的问题。代码首先读取了一个包含常见的问题和回答的列表，然后根据人类的问题生成对应的回答。如果人类提出的问题不在列表中，则语言模型会回答“Sorry, I don\'t know the answer to that question.””。

在对话框中，语言模型会不断地回答人类的问题，并根据人类的回复来学习和提高自己的语言能力。每当人类回复一个新的问题时，语言模型会添加这个问题和回答到其词汇表中，并更新自己的回答。这个代码示例只是一个简单的示例，实际的人工智能应该更加复杂和先进。