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前端开发人员,您的一天已经完成-AI可以胜任您的工作

在遍历几乎永远丢失给AI或机器人系统的工作清单时,有一种令人着迷的迷恋-围棋玩家,卡车司机,仓库工人,出租车司机,送货工人,前端开发人员。是的前端开发人员。

UIzard Technologies的Tony Beltramelli刚刚发表了一篇论文和一个pix2code视频。如果最初令人惊讶,则基本思想相当简单。使用一个神经网络,向它显示一个用户界面,并对其进行训练,以生成创建用户界面的代码。您可以为一系列不同的系统(iOS,HTML等)训练网络。使用多种语言的技巧是使用一种特殊的DSL(特定于域的语言)来描述UI,然后将其编译为目标语言。因此,神经网络仅在学习一种旨在简化学习的单一语言表示形式。

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pix2code的体系结构很有趣。视觉部分由卷积神经网络处理,语言部分由长短期记忆即反馈网络处理。

如果训练成功,则您创建的是一个神经网络,当显示该神经网络时,用户界面将输出创建该网络的代码。

不相信它会起作用吗?

然后看看它的实际作用:

这令人印象深刻,但是有一些事情要考虑到背景。

论文摘要说:

将设计人员创建的图形用户界面屏幕截图转换为计算机代码是开发人员执行的典型任务,目的是构建定制的软件,网站和移动应用程序。在本文中,我们展示了在使用图形用户界面屏幕截图作为输入的情况下,可以利用深度学习技术自动生成代码。我们的模型能够从单个输入图像生成针对三种不同平台(即iOS,Android和基于Web的技术)的代码,其准确性超过77%。

第一个观察结果是77%的准确性不是很高。这是一项成就,因为任务非常艰巨-将结构化图像映射到语言描述。但是,对于现实世界的工作而言,这还不够好。通过更多的培训可能会提高性能-实际上,几乎可以肯定,可以提高准确性,但这还不够。

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输入用户界面和生成的用户界面的两个示例。请注意,对于c和d,按钮数量有误。还要注意,该系统并非旨在复制文本标签-它是随机生成的内容。

生成的代码仅描述UI的布局,而不描述其连接方式。也就是说,即使它是100%准确的,也只能解决前端编码中最琐碎的问题。它汇总了用户界面中哪些元素,它们的位置等等的描述。它仍然需要前端程序员来编写代码,该代码确定单击按钮或输入某些数据时会发生什么。

还有一点,如果使用拖放编辑器,则可以在创建设计时获取生成的代码。在许多方面,神经网络试图解决的问题都已经解决了,只是由于不清楚的原因,拖放式设计器并不是前端设计的通用功能。对于HTML来说尤其如此,但即使是Android,iOS和XAML设计人员也倾向于不使用可用的HTML。

因此,也许机器人还没有来从事前端程序员的工作,但要警告这是即将发生的事情。

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