A kód megírása csak az első lépés valaminek létrehozásában. A kód átfésülése és kijavítása időigényes, és gyakran tovább tart a vártnál, de ennek ellenére elengedhetetlen lépés.
Ha lenne mód a hibák automatikus javítására, amely túlmutat a szintaktikai hibákon, és valóban megérti a kód mögött meghúzódó szándékokat.
Nemrég a Microsoft kifejlesztett egy mesterséges intelligenciát, amely mély tanulással képes észlelni és kijavítani a kódhibákat. De hogyan jött létre ez a forradalmi technológia, és hogyan működik?
Mi az a BugLab, és hogyan működik?
A BugLab egy mesterséges intelligencia Python implementáció, amely a kódon belüli hibákat keresi és javítja. Miltos Alamanis és Marc Brockschmidt, a Microsoft Research két kutatója fejlesztette ki. Sikerült leküzdeniük a gyakran használt címkézett adatok hiányát gépi tanulás önfelügyelt tanulással, és lehetővé teszi a BugLab számára, hogy egy kódsorokat tartalmazó „bújócska” játékon keresztül képezze magát.
A BugLab képzése két számítástechnikai modell segítségével történt; az egyik, amely elrejti a hibákat a megfelelő kódrészletekben, a másik pedig megkeresi és kijavítja a hibákat. Mindkét modell folyamatosan tanul egymástól. Idővel a hibaválasztó jobban elrejti a hibákat a kódban, az érzékelő pedig jobban elkapja és kijavítja azokat.
A kód értelmezése a BugLab segítségével
A BugLab AI észlelésére és kijavítására kiképzett hibák többsége nem okoz logikai hibákat, hanem csak a kód általános kontextusa miatt hibás. Ezeknek a hibáknak a megtalálásához elengedhetetlen a fejlesztő szándékának megértése.
A kódrészletek kezelése a természetes nyelvekkel megegyező módon szuboptimális eredményeket ad. A mesterséges intelligencia számára továbbra is nehéz megérteni a kapcsolatot a különböző állítások között, ha azokat külön tokenekre osztják.
Ehelyett a BugLab a kód egészét nézi. Így minden szintaxis, kifejezés, szimbólum és azonosító pontként jelenik meg egy gráfban, lehetővé téve az AI számára, hogy „megértse” a különböző csomópontok közötti kapcsolatot és kapcsolatot.
Neurális hálózati architektúrák majd a hibakereső AI betanítására használják. Képesek betekintést nyerni a kódgráf gazdag struktúrájából, és meg tudják indokolni az egyes csomópontok kapcsolatát a többiekkel.
A BugLab működik valós kódon?
Fontos megjegyezni, hogy a BugLab nem helyettesíti a képzett programozót. Ennek az az oka, hogy az összetett hibák még mindig nem elérhetők.
A Microsoft célja az AI-val, hogy észlelje és kijavítsa a gyakran előforduló hibákat, például a helytelen Boole-operátorokat, mint a „vagy” használata az „és” helyett és fordítva, a fordított érték-összehasonlítások és változók mellett visszaéléseket.
Alapján Microsoft, az eredmények ígéretesek, mivel a BugLab képes észlelni és automatikusan kijavítani egy kódrészletben található hibák körülbelül 26 százalékát. Ennek ellenére a pontosság jelentős százaléka továbbra is elveszik a hamis pozitív eredmények és a kihagyott hibák miatt.
A Microsoft BugLab jövőbeli alkalmazásai
A Microsoft célja a BugLab-al, hogy időt takarítson meg a szoftverfejlesztőknek, amelyet gyakran azzal töltenek, hogy a legkisebb hibákat keresik.
Míg az AI hibakereső modell még folyamatban van, megvan rá az esély hibák keresése és javítása amelyek a kényelmetlentől a katasztrofálisig terjednek. De néhány éven belül arra számíthat, hogy a BugLab kötelezővé válik minden fejlesztő eszköztárában, még ha nem is tökéletes.
Az öntanító AI exponenciális fejlődése
Minél több idejük van az AI modelleknek, mint például a BugLab, hogy valós példákon tanuljanak, annál jobb és pontosabb eredményeket adnak.
Az egyik legnagyobb kihívást jelentő akadály, amellyel a Microsoft kutatói szembesültek a BugLab fejlesztése során, az volt, hogy az eszközben a kód és a szándék emberi megértését alkalmazzák. De most, hogy ez többnyire megoldódott, számíthat arra, hogy a BugLab idővel jobb lesz.
Megpróbálja kidolgozni a különbséget a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás között? Íme, mit jelentenek ezek.
Olvassa el a következőt
- Programozás
- Microsoft
- Kódolási tippek
- Mesterséges intelligencia
Anina a MakeUseOf szabadúszó technológiai és internetbiztonsági írója. 3 éve kezdett el írni a kiberbiztonságról, abban a reményben, hogy elérhetőbbé teheti az átlagemberek számára. Szívesen tanul új dolgokat és egy hatalmas csillagász.
Iratkozzon fel hírlevelünkre
Csatlakozzon hírlevelünkhöz műszaki tippekért, ismertetőkért, ingyenes e-könyvekért és exkluzív ajánlatokért!
Kattintson ide az előfizetéshez
