計算機程序員可能很快就會設(shè)計出最終的程序：設(shè)計程序的程序。

上周，由英特爾機器編程研究小組主任賈斯汀·戈茨利希(Justin Gottschlich)領(lǐng)導(dǎo)的團隊宣布，將創(chuàng)建一種新的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可設(shè)計自己的代碼。他們將系統(tǒng)稱為MISIM，機器推斷的代碼相似性。

Gottschlich解釋說：“英特爾機器編程的最終目標(biāo)是使軟件創(chuàng)建民主化。一旦完全實現(xiàn)，機器編程將使每個人都能以最適合自己的方式表達意圖，無論是代碼，自然語言還是其他方式，來創(chuàng)建軟件。這是一個大膽的目標(biāo)，盡管還有很多工作要做，但MISIM是邁向這一目標(biāo)的堅實一步。”

該系統(tǒng)分析了一段代碼，由于可以“理解”代碼要完成的工作，因此可以從其存儲庫中查找代碼并搜索為類似任務(wù)而設(shè)計的代碼。然后，它可以為更快或更有效的編碼提供建議，以實現(xiàn)相同的任務(wù)。

約翰·卡馬克(John Carmack)是負責(zé)Wolfenstein 3-D，Doom和Quake等游戲的杰出計算機程序員，最近觀察到，盡管在機器編程的許多領(lǐng)域都取得了巨大進步，但自動計算機生成代碼領(lǐng)域并不總是優(yōu)先考慮的問題。 。

“我曾經(jīng)說過，人工智能研究似乎對自動化編程工作有一個奇怪的盲點，而且我懷疑潛意識的自我保護偏見。最近(幾乎是偶然的)發(fā)現(xiàn)GPT-3可以寫代碼的確會產(chǎn)生輕微的顫抖。”

他指的是最近發(fā)布的Generative Pretrained Transformer 3(簡稱GPT-3)，與MISIM一樣，它已經(jīng)成功地創(chuàng)建了多種編程語言的代碼。人工智能實驗室OpenAI在機器學(xué)習(xí)模型(例如GPT-3)方面取得了重大進展。它經(jīng)過訓(xùn)練，擁有1750億個參數(shù)的存儲庫，并且能夠根據(jù)簡單的非技術(shù)性指令生成代碼。例如，受命設(shè)計“看起來像西瓜的按鈕”，GPT-3為網(wǎng)頁演示生成了HTML代碼，并帶有交互式西瓜提示。

GPT-3能夠以多種編程語言編寫代碼的能力，對于那些依賴于基于陳舊的，幾乎已經(jīng)過時的編程構(gòu)建的計算機系統(tǒng)的機構(gòu)而言，尤為重要。一些美國政府機構(gòu)擁有幾十年前設(shè)計的計算機系統(tǒng)。

MISIM背后的團隊包括英特爾，麻省理工學(xué)院和喬治亞理工學(xué)院的研究人員。

MISIM并不是第一個比較代碼片段的系統(tǒng)，但是它的創(chuàng)建者說它的準確率是最接近的競爭對手的40倍。

瑞士公司DeepCode的首席技術(shù)官Veselin Raychev表示，機器學(xué)習(xí)在簡化極其耗時的錯誤檢測流程方面邁出了令人振奮的一步。DeepCode專門從事高級錯誤檢測軟件。但是，Raychev說，機器學(xué)習(xí)會產(chǎn)生太多的誤報。

他說：“實際上它們還不存在。”

誤報的原因之一是，除非定義了錯誤，否則AI不會善于發(fā)現(xiàn)錯誤。但是MISIM系統(tǒng)不依賴這樣的定義。相反，通過將新程序與先前確定為正確的代碼進行比較，當(dāng)檢測到可能是錯誤的重大差異時，它可以引發(fā)一個標(biāo)志。

Gottschlich說，隨著MISIM的成熟和擴展其將純英文指令轉(zhuǎn)換為編程代碼的能力，每個人都可以設(shè)計自己的程序。

Gottschlich說：“為手機構(gòu)建一些小應(yīng)用程序或類似的東西對您的日常生活有幫助-我認為這些應(yīng)用程序相距不遠。” “我希望有80億人以最自然的方式創(chuàng)建軟件。”