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会编程的AI+会修Bug的AI,等于什么?
作者:西安软件开发公司 | 转载 来源:西安软件开发公司 | 时间:2018年8月7日| 点击:0次 | 【评论】

关于人工智能未来的畅想,除了家庭服务机器人,快递无人机,医用机器人等等,Lucas Carlson 认为人工智能在另外一个领域的可能带来的变革,却没有引起公众的足够注意——这就是:让计算机自己编程。

2016年11月末,Lucas Carlson 撰文:

目前,机器学习方面的专家倾向于把研究聚焦于具体领域内高度裁剪的 AI 应用——比如:面部识别、自动驾驶汽车、语音识别,甚至是互联网搜索结果等方面。但是,这些技术同样可以应用到让计算机理解其自身的代码架构上——当然这里是指脱离人类的帮助、解释和干涉的情况下进行的理解——其实这种对代码的“理解”和让计算机理解自然语言,或是识别图像并没有本质的区别。

如果代码能够自我分析——做到比人类更快地修正错误并不断优化——那么技术革新将会发生得越来越快。其带来的可能性几乎是无穷无尽的:医学上的进步,更智能的机器人,更“智能“的手机等等。

…… 而 AI 将会改变这种局面。

Lucas 的全文,请参见《让代码写代码,自主编程的 AI 离我们还有多远?》。

2017年2月23日 NewScientist 报道,微软和剑桥大学的研究员近日发布了一篇论文,文中阐述了其科研成果 DeepCoder:一个会编程的机器学习系统。

微软和剑桥大学研究人员联合创建的机器学习系统 DeepCoder 学会了如何自己写代码。它能让人们在没有掌握必要编程知识的情况下,更轻松的构建出简单的应用程序。

未来,非程序员可以通过简单的描述出一个程序的想法,然后让机器学习系统将其构建出来。DeepCoder  使用了被称为「程序合成」(Inductive Program Synthesis)的技术,将来自现有软件的一行行源代码拼接在一起。

给定每一个代码片段的输入和输出列表,DeepCoder 学会要实现预期结果需要使用到哪部分代码。它的一大优势是速度,能在几分之一秒内创建出一个可工作的程序。在了解了哪一部分源代码能工作,哪一部分不能之后,DeepCoder 能改进每一次创建的新程序。

目前DeepCoder只能生成五行左右代码的程序。但如果采用了适当的编程语言,几行代码也能抵上一段复杂的代码了。

没有参与 DeepCoder 的麻省理工学院 Armando Solar-Lezama 认为,这类技术在自动化方面有很大潜能,将极大减少在开发代码方面的精力消耗。但想一下子生成一大段代码,有点不现实。不过一大段代码,是可以有很多的小段代码组合而成。

Solar-Lezama 同时认为,DeepCoder 并不会让程序员失业下岗。因为「程序合成」是把编程阶段枯燥部分自动化了,程序员能把更多精力放在更为复杂的任务上。

除了自动编程的,还有自动修 Bug 的程序2015 年 6 月下旬,麻省理工学院的研究人员展示了一个新系统,可以通过从其他更加安全的应用中自动导入相关功能,借以修复原来软件中的危险漏洞。

这个引人注目的系统叫做 CodePhage ,它借用其他程序时并不需要访问借主应用的源码。相反,该系统分析这个应用的执行情况,并标记出其安全检查类别的特性。因此,即使所编写的语言与被修复应用的语言不同,该系统仍然可以从中导出检查功能用来修复应用。

CodePhage 将代码导入易受攻击的程序后,还会进行进一步分析以确保漏洞被修复。

MIT 计算机科学与人工智能研究室(CSAIL)的研究员,CodePhage 的研发领导人员 Stelios Sidiroglou-Douskos 表示:“我们在开源库里有大量代码可用,数百万计项目,而且很多项目都有类似的实现了。这些项目总有一些可以与别的许多项目共享功能的子模块,即便那不一定是该程序的核心功能。”

有了 CodePhage,“你将逐渐建立一个集其他应用最优秀部分于一身的混合系统。

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【全文完】
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