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AI輔助開發效率提高180倍,人工智能會取代程序員嗎?

時間:2019-12-06來源:嘉一互聯責任編輯:南海風箏

牛津大學人工智能初創公司DiffBlue的首席執政官馬修洛奇表示:人工智能輔助程序開發的新階段已經來臨。
 
通過將AI用于代碼,金融帝國巨頭高盛在數小時內創建了一個完整的測試套件,將程序員手動編寫測試的速度提高了180倍以上。僅僅在一個1500行代碼的應用程序單元測試上,就為高盛節省了超過一年的開發時間。
 
隨著深度學習技術的快速進展,人工智能時代的序幕已經揭起,目前深度學習在圖像處理方面的能力已經接近人,甚至在某些方面已經超過人的識別能力,在語音識別、自然語言處理等人機交互方面也取得了很大的技術進步。
 
人工智能已經能夠成功從事一些體力為主的工作崗位,那么程序員作為一個腦力密集型勞動崗位,是否會被機器取而代之?從技術和社會發展趨勢來看,這個問題在很大程度上可能會是個肯定答案。那么機器碼農如何理解需求?如何根據需求秒速寫出代碼?
 
武俠世界分門別派是個常態,有少林、武當、峨眉、崆峒等派別之分,神經網絡自動編程目前的主流技術路線也可以分為兩派:“黑盒派”和“代碼生成派”。盡管都采用了深度學習技術,但是兩者在路線方向上有較大差異,也各有特點。下面我們分述兩派的基本技術思路及其相應的代表系統。
 
黑盒派
“黑盒派”是神經網絡編程的一類典型方法,所謂“黑盒”,是指編程系統并不顯示地輸出代碼片段,而是從輸入輸出數據中學習轉換規則,通過這些轉換規則能夠完成某項任務,正確地把輸入轉化為輸出,所學習到的這些轉換規則和輸入輸出數據中的規律則以神經網絡參數的方式體現,所以并沒有明確的代碼或者規則輸出,在人類眼中,只能看到能夠完成指定任務的訓練好的神經網絡,至于它學到了什么規律并不清楚,這是為何稱之為“黑盒”的原因。
 
從上述過程中可知,“黑盒派”神經網絡編程器并不產生具體的代碼來完成編程任務,而是學習輸入數據和輸出數據之間的規律及其轉換規則。從廣義上來說,神經圖靈機等網絡模型雖然不是專門用于編程,而是用于更通用的任務過程中,但是其實也是符合這種“黑盒派”架構的基本思路。
 
代碼生成派
 
“黑盒派”有個很容易被詬病的問題:對于開發人員來說,對神經網絡到底從數據中學到了什么規律所知甚少,所以不利于分析系統存在的問題以及提出有針對性的改進方案。“代碼生成派”在這一點上的思路和“黑盒派”有很大差異,更接近傳統的解決“IPS問題”的思路,期望能夠讓機器碼農像人類程序員一樣把解決問題的過程形成代碼片段。目前也有不少深度學習自動編碼系統采用這一技術路線,盡管不同系統具體技術方案有較大差異,但其基本流程都是類似的,圖4展示了從不同方案中抽象出的“代碼生成派”神經網絡自動編程的基本思路,分為模型訓練階段和模型應用階段。
 
利用機器自動根據任務實例學習編寫代碼是能夠極大提高代碼開發效率的人工智能應用領域,但是這個研發領域仍然面臨一系列需要解決的問題。對于機器自動產生的代碼,很難驗證其邏輯的正確性。自動產生的程序雖然能夠將訓練實例中給定的輸入正確轉換為指定輸出,但是畢竟這些例子很有限,對于更多的輸入其輸出是否正確這點很難驗證。
 
雖然面臨如上諸多困難,但是深度學習的蓬勃發展給很多應用領域都帶來了根本性的性能提升,相信在未來幾年內神經網絡編碼器領域會有大幅的技術進步,有可能在某些垂直領域產生真正實用化的機器碼農。
 
中科院軟件所博士張俊林介紹了機器碼農的相關思路。
原文鏈接:
https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/72853720
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