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AI将一种编程语言翻译成另一种

AI正在为您的编程工作而来!嗯,这就是标题。事实是,要使人类完全脱离循环将需要更长的时间,但这并不意味着AI现在没有任何任务无法接管。

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最近的论文“编程语言的无监督翻译”来自Facebook A I Research,描述了神经网络如何学习如何将现有程序从一种语言翻译为另一种语言-反编译。如论文所述:

“转编译器,也称为源到源转换器,是一种将源代码从高级编程语言(例如C ++或Python)转换为另一种的系统。转编译器主要用于互操作性,并将以过时或不推荐使用的语言(例如COBOL,Python 2)编写的代码库移植到现代语言中。它们通常依赖于应用于源代码抽象语法树的手工重写规则。不幸的是,最终的翻译通常缺乏可读性,无法遵守目标语言约定,并且需要人工修改才能正常工作。整个翻译过程很耗时,并且需要源语言和目标语言方面的专业知识,从而使代码翻译项目变得昂贵。”

当然,这就是Cobol仍在许多金融系统中使用的原因。如果您曾经尝试用两种相似的语言来翻译甚至一个小程序,Python 2到3都会说,您知道这是非常困难的。您从未想到的事情会突然出现,并使事情无法按计划进行。

Facebook小组从C ++,Java和Python的GitHub中获取了大量代码。想法是使用自然语言处理中的技术从语言中提取模式。该程序学习了函数的独立于语言的表示形式,然后能够使用它以另一种语言生成函数。关键因素是这种表示是以无监督的方式学习的-也就是说,没有人告诉神经网络程序做了什么,没有学习目标,也没有应用强化奖励。语言中的模式显然足够。这令人惊讶,但是类似的方法也适用于自然语言-这更令人惊讶。

没有通过向系统展示使用不同语言编写的相同功能的示例来对系统进行培训,这就是您可能会想到的。通过阅读功能,了解其功能然后以新语言重新表达该功能,这更是人类完成工作的方式。

它行得通吗?

看来确实如此。

我们观察到TransCoder成功地理解了每种语言的特定语法,学习了数据结构及其方法,并正确地跨了编程语言来对齐库。"

它并不总是能做到正确,但足以令人印象深刻地表明正在发生某些事情。

可以用于在特定语言中创建实现的程序的语言无关表示的想法可能导致某种AI产生,该AI可以根据需求或描述生成程序。

也许现在还没有我们,但是,是的,我不得不说,在这项研究之后,人工智能可能接管生成程序的那一天似乎已经接近了。

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