教育新闻网计算机程序员可能很快就会设计出最终的程序：设计程序的程序。
上周，由英特尔机器编程研究小组主任贾斯汀·戈茨利希(Justin Gottschlich)领导的团队宣布，将创建一种新的机器学习系统，该系统可设计自己的代码。他们将系统称为MISIM，机器推断的代码相似性。
Gottschlich解释说：“英特尔机器编程的最终目标是使软件创建民主化。一旦完全实现，机器编程将使每个人都能以最适合自己的方式表达意图，无论是代码，自然语言还是其他方式，来创建软件。这是一个大胆的目标，尽管还有很多工作要做，但MISIM是迈向这一目标的坚实一步。”
该系统分析了一段代码，由于可以“理解”代码要完成的工作，因此可以从其存储库中查找代码并搜索为类似任务而设计的代码。然后，它可以为更快或更有效的编码提供建议，以实现相同的任务。
约翰·卡马克(John Carmack)是负责Wolfenstein 3-D，Doom和Quake等游戏的杰出计算机程序员，最近观察到，尽管在机器编程的许多领域都取得了巨大进步，但自动计算机生成代码领域并不总是优先考虑的问题。 。
“我曾经说过，人工智能研究似乎对自动化编程工作有一个奇怪的盲点，而且我怀疑潜意识的自我保护偏见。最近(几乎是偶然的)发现GPT-3可以写代码的确会产生轻微的颤抖。”
他指的是最近发布的Generative Pretrained Transformer 3(简称GPT-3)，与MISIM一样，它已经成功地创建了多种编程语言的代码。人工智能实验室OpenAI在机器学习模型(例如GPT-3)方面取得了重大进展。它经过训练，拥有1750亿个参数的存储库，并且能够根据简单的非技术性指令生成代码。例如，受命设计“看起来像西瓜的按钮”，GPT-3为网页演示生成了HTML代码，并带有交互式西瓜提示。
GPT-3能够以多种编程语言编写代码的能力，对于那些依赖于基于陈旧的，几乎已经过时的编程构建的计算机系统的机构而言，尤为重要。一些美国政府机构拥有几十年前设计的计算机系统。
MISIM背后的团队包括英特尔，麻省理工学院和乔治亚理工学院的研究人员。
MISIM并不是第一个比较代码片段的系统，但是它的创建者说它的准确率是最接近的竞争对手的40倍。
瑞士公司DeepCode的首席技术官Veselin Raychev表示，机器学习在简化极其耗时的错误检测流程方面迈出了令人振奋的一步。DeepCode专门从事高级错误检测软件。但是，Raychev说，机器学习会产生太多的误报。
他说：“实际上它们还不存在。”
误报的原因之一是，除非定义了错误，否则AI不会善于发现错误。但是MISIM系统不依赖这样的定义。相反，通过将新程序与先前确定为正确的代码进行比较，当检测到可能是错误的重大差异时，它可以引发一个标志。
Gottschlich说，随着MISIM的成熟和扩展其将纯英文指令转换为编程代码的能力，每个人都可以设计自己的程序。
Gottschlich说：“为手机构建一些小应用程序或类似的东西对您的日常生活有帮助-我认为这些应用程序相距不远。” “我希望有80亿人以最自然的方式创建软件。”
