智能思维程序可以通过以下步骤来制作：
确定目标和功能
明确程序需要实现的具体功能和目标，例如自然语言处理、图像识别、机器学习等。
选择合适的编程语言和工具
根据项目需求选择合适的编程语言，如Python、Java、C++等。
选择相关的开发工具和库，例如TensorFlow、PyTorch等用于机器学习和深度学习的框架。
设计算法和数据结构
设计程序的逻辑流程和算法，确保程序能够按照预定的逻辑执行任务。
选择合适的数据结构来存储和处理数据，以提高程序的效率和准确性。
实现自学习功能
通过引入人工智能技术，如机器学习算法，使程序能够从数据中学习并改进自身的性能。
设计程序以适应不同的输入和场景，能够自动识别和归类新出现的情况。
编写和测试代码
按照设计好的算法和数据结构，选择合适的编程语言和开发环境，将程序代码实现。
进行单元测试和集成测试，确保程序的正确性和稳定性。
优化和迭代
根据测试结果对程序进行优化，提高程序的效率和性能。
不断迭代和改进程序，以适应更多的应用场景和需求。
```python
import random
简单的智能思维程序示例：随机选择一个问题并回答
def ask_question（）:
questions = [
"What is the capital of France？",
"What is the largest planet in our solar system？",
"What is the chemical symbol for water？"
]
return random.choice（questions）
def give_answer（question）:
answers = {
"What is the capital of France？": "Paris",
"What is the largest planet in our solar system？": "Jupiter",
"What is the chemical symbol for water？": "H2O"
}
return answers.get（question, "I don't know the answer to that question."）
主程序
if __name__ == "__main__":
question = ask_question（）
print（f"Question: {question}"）
answer = give_answer（question）
print（f"Answer: {answer}"）
```
这个示例程序通过定义问题和答案，然后随机选择一个问题并给出答案，实现了一个简单的智能思维功能。实际应用中，可以通过引入更复杂的算法和数据结构，使程序具备更强的智能思维能力。