Microsoft on välja töötanud tehisintellekti, mis suudab koodis vigu leida ja parandada

Koodi kirjutamine on alles esimene samm millegi loomisel. Vigade koodi läbikammimine ja nende parandamine on aeganõudev ja sageli oodatust kauem aeganõudev, kuid sellegipoolest on see oluline samm.

Kui vaid oleks võimalus vigade automaatseks parandamiseks, mis ületab süntaksivigu ja mõistab tõeliselt teie koodi taga olevaid kavatsusi.

Hiljuti töötas Microsoft välja tehisintellekti, mis suudab sügava õppimise abil tuvastada ja parandada koodivigu. Kuid kuidas see revolutsiooniline tehnoloogia tekkis ja kuidas see töötab?

Mis on BugLab ja kuidas see töötab?

BugLab on tehisintellekti Pythoni rakendus, mis otsib ja parandab koodis vigu. Selle töötasid välja kaks Microsoft Researchi teadlast Miltos Alamanis ja Marc Brockschmidt. Neil õnnestus ületada sageli kasutatud märgistatud andmete puudumine masinõpe kasutades iseseisvalt juhendatud õppimist ja lubades BugLabil end koolitada läbi koodiridadega peitusemängu.

BugLabi koolitati kahe arvutusmudeli abil; üks, mis peidab vead õigetesse koodijuppidesse, ja teine, mis otsib ja parandab vigu. Mõlemad mudelid õpivad üksteiselt pidevalt. Aja jooksul suudab veavalija paremini vigu koodis peita ning detektor neid tabab ja parandab.

Koodi mõistmine BugLabi abil

Enamik vigadest, mida BugLabi AI on koolitatud tuvastama ja parandama, ei põhjusta loogikavigu, vaid on valed ainult koodi üldise konteksti tõttu. Nende vigade leidmiseks on oluline mõista arendaja kavatsusi.

Koodilõikude töötlemine samamoodi nagu loomulike keelte töötlemine annab ebaoptimaalseid tulemusi. AI-l on endiselt raske mõista erinevate väidete vahelisi seoseid, kui need on jagatud üksikuteks märkideks.

Selle asemel vaatab BugLab koodi tervikuna. Nii esitatakse iga süntaks, avaldis, sümbol ja identifikaator graafikul punktidena, võimaldades tehisintellektil "mõista" erinevate sõlmede vahelist seost ja seost.

Närvivõrkude arhitektuurid Seejärel kasutatakse neid silumis-AI koolitamiseks. Nad saavad hankida teadmisi koodigraafiku rikkalikust struktuurist ja põhjendada iga sõlme suhteid teistega.

Kas BugLab töötab reaalse elu koodi kallal?

Oluline on märkida, et BugLab ei asenda kvalifitseeritud programmeerijat. Seda seetõttu, et keerulised vead pole ikka veel käeulatuses.

Microsofti eesmärk on tehisintellektiga tuvastada ja parandada sageli esinevaid vigu, nagu valed Boole'i ​​operaatorid, nagu "või" kasutamine "ja" asemel ja vastupidi, lisaks pööratud väärtuste võrdlused ja muutuja väärkasutamist.

Vastavalt Microsoft, on tulemused paljulubavad, kuna BugLab suudab tuvastada ja automaatselt parandada umbes 26 protsenti kooditükis esinevatest vigadest. Siiski kaob märkimisväärne protsent täpsusest ikkagi valepositiivsete ja nägemata vigade tõttu.

Microsoft BugLabi tulevased rakendused

Microsofti eesmärk BugLabiga on säästa tarkvaraarendajate aega, mis kulub sageli koodi üle vaatamisele, otsides väikseimaid vigu.

Kuigi tehisintellekti silumismudel on veel pooleli, on sellel võimalus vigade leidmine ja parandamine mis ulatuvad ebamugavast katastroofiliseni. Kuid mõne aasta pärast võite eeldada, et BugLab muutub iga arendaja tööriistakomplekti kohustuslikuks, isegi kui see pole täiuslik.

Iseõppiva AI eksponentsiaalne areng

Mida rohkem aega on tehisintellekti mudelitel, nagu BugLab, reaalsete näidete põhjal treenimiseks, seda paremaid ja täpsemaid tulemusi nad annavad.

Üks keerulisemaid tõkkeid, millega Microsofti teadlased BugLabi arendades silmitsi seisid, oli koodi ja kavatsuste inimliku arusaamise kasutamine tööriistas. Kuid nüüd, kui see on enamasti lahendatud, võite eeldada, et BugLab muutub aja jooksul paremaks.

Sügav õppimine vs. Masinõpe vs. AI: Kuidas nad koos käivad?

Kas proovite välja mõelda, mis vahe on tehisintellektil, masinõppel ja süvaõppel? Siin on, mida need kõik tähendavad.

Loe edasi

Autori kohta