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【51CTO.com快譯】一批新興的工具正使用機器學習及其他方法使軟件開發(fā)過程的一部分實現(xiàn)自動化。比如說，GitHub上個月推出了這樣一個工具：可以在程序員開發(fā)代碼時給出建議。亞馬遜也創(chuàng)建了CodeGuru，這種工具有助于自動查找軟件中的性能瓶頸。Facebook則有Aroma，它也可以提供代碼方面的建議。我自己在英特爾實驗室的團隊則構(gòu)建了一款工具(目前僅供我們內(nèi)部使用)，可以自動檢測代碼中的錯誤。

這種自動化編程被稱為“機器編程”。它最有趣的功能之一是“代碼語義相似性”，試圖自動確定兩個代碼片段是否表現(xiàn)出相似的特征或?qū)崿F(xiàn)相似的目標。由于計算領域的進步、可訪問“大代碼數(shù)據(jù)”(比如IBM/MIT新的CodeNet 項目，包含約1400萬個代碼樣本)以及新的機器學習算法，這在最近成為了可能。

通過利用代碼語義相似性的力量，業(yè)界得以開發(fā)出自動化系統(tǒng)，幫助CIO們確保開發(fā)團隊在軟硬件復雜性增加的情況下仍保持同樣水平的生產(chǎn)力，同時解決軟件開發(fā)人才短缺、應對職場倦怠。

支持語言到語言的轉(zhuǎn)換

代碼語義相似性還可用于編程語言之間進行轉(zhuǎn)換的工具(即轉(zhuǎn)譯器)。在過去，將程序的源代碼從一種編程語言轉(zhuǎn)換成另一種編程語言的軟件系統(tǒng)遙不可及。然而，對于歷來使用更專業(yè)的傳統(tǒng)語言進行編程的大型全球組織而言，轉(zhuǎn)譯方面的最新進展可能意義重大。

想象一下這樣一個世界：無需花費數(shù)年時間即可將整個組織的代碼庫從COBOL手動轉(zhuǎn)換成 Python，機器編程系統(tǒng)可以為您完成所有工作——只需幾天時間。這類系統(tǒng)的雛形早已存在，甚至如今就已用在一些科技公司中，比如Adob​​e。比如說，據(jù)我所知，Adobe Photoshop使用驗證提升(verified lifting)，將C/C++轉(zhuǎn)換成當前版本的Halide。

機器推斷代碼相似性(MISIM)之類的代碼語義相似性系統(tǒng)不僅可以幫助組織更新整個代碼系統(tǒng)，還將擴大人才庫。隨著更多的開發(fā)者熟悉這些新語言(比如，從FORTRAN遷移到Python)，將組織的代碼庫從當今軟件開發(fā)者不太了解的舊式遺留語言更新為現(xiàn)代編程語言將使人員招聘變得更容易。CIO們甚至可能看到編程錯誤減少，因為新時代的語言往往更容易上手，更容易在內(nèi)部處理大部分系統(tǒng)復雜性。

提升新手開發(fā)者，有助于填補開發(fā)者空白

代碼語義相似性系統(tǒng)還可以建議代碼。比如說，前面提到的GitHub Co-Pilot旨在了解某個軟件的意圖，然后建議改進(或更完整)的版本以幫助開發(fā)者。

如果充分發(fā)揮潛力，這類代碼建議系統(tǒng)有望通過為新手開發(fā)者和專家開發(fā)者提供改進的替代方案，以提高軟件質(zhì)量和生產(chǎn)力。最終，這將幫助CIO及其IT部門跟上軟件需求，無需雇用額外員工或花錢在新資源上。這些代碼建議系統(tǒng)的最終愿景是提高所有開發(fā)者的生產(chǎn)力。

語義相似性系統(tǒng)還可以與開發(fā)者協(xié)同工作，自動檢測代碼中的錯誤。

結(jié)束語

由于軟硬件具有的異構(gòu)性，軟件開發(fā)領域變得日益復雜。預計開發(fā)團隊也會越來越快地開發(fā)軟件。對于CIO及其監(jiān)督的軟件開發(fā)而言，機器編程可能是唯一經(jīng)濟上可行的方法。因此，現(xiàn)在正是開始試用新興機器編程工具，了解如何在貴組織中最有效地實施它們的合適時機。

原文標題：Why machine programming should be the next technology you invest in，作者：Justin

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