英特爾與麻省理工學院（MIT）以及喬治亞理工學院（Georgia Tech）共同推出了一種新的機器程式設計（machine programming，MP）系統。該系統稱為機器推斷程式碼相似性（machine inferred code similarity，MISIM），是一種自動化引擎，旨在通過研究程式碼的結構、並分析具有類似行為的其他程式碼的句法差異，來瞭解某個軟體的意圖。
然後，系統可以建立資料庫，在資料庫中為具有相似結果的軟體程式碼提供相似性評分。基於這些預先存在的程式碼目錄，MISIM 可以瞭解新演算法的意圖，並通過提供一些其他程式設計方法建議或選項等來提高程式碼效率，從而幫助工程師開發軟體。
MISIM 可以準確判斷兩段程式碼是否執行相似的計算過程，即使這些程式碼使用不同的資料結構和演算法。目前，英特爾計劃在內部使用該工具，以協助開發人員完成諸如除錯之類的日常任務。
英特爾機器程式設計研究院創始人、首席科學家及總監 Justin Gottschlich 稱，“英特爾機器程式設計的最終目標是使軟體的建立民主化。完全實現後，MP 將使每個人都能以最適合自己的方式表達自己的意圖（無論是程式碼、自然語言還是其他方式）來建立軟體。 這是一個大膽的目標，儘管還有很多工作要做，但 MISIM 是邁向這一目標的堅實一步。”
據介紹， MISIM 與現有程式碼相似度系統關鍵的不同點在於，其使用一種稱為上下文感知語義結構（context-aware semantic structure，CASS）的新技術。該技術可使 MISIM 在更高層次上解釋程式碼-不僅是程式的結構，而且還包括其意圖；且 MISIM 無需使用編譯器即可完成所有這些工作。此外，MISIM 能夠在開發人員尚在編寫的不完整程式碼段上執行，對於推薦系統和自動 bug 修復等應用情景來說，具有重要實際意義。
一旦將程式碼的結構整合到 CASS 中，神經網路系統就會根據其設計要執行的工作，為程式碼片段提供相似性評分。換句話說，如果兩段程式碼在結構上看起來有很大不同，但執行相同的功能，那麼神經網路就會將它們評為高度相似。
英特爾方面表示，MISIM 識別相似程式碼段的精確度是此前最先進系統的 40 倍。接下來，其計劃擴充套件解決方案的功能集、開發程式碼推薦引擎，並與其他軟體團隊合作，尋求將 MISIM 整合到日常開發中的方法。
而針對“這一技術是否會取代現有的開發人員角色？”這一提問，Gottschlich 則迴應 ZDNet 稱，“不會這麼快”。機器程式設計將始終需要一些程式碼形式的資料，而專業人員則需要管理更專業的程式設計方面。但是不同之處在於，將有數百萬的人嘗試開發軟體。甚至與擔憂相反，這一技術將會帶來更多工作機會。“當機器程式設計完全實現時，我們相信它不會削減工作崗位，而是可能會創造數百萬個工作崗位。”
正如 ZDNet 所說，MISIM 背後的團隊所設想的自動化軟體開發之路還道阻且長。不過和許多其他創新一樣，現在考慮這項技術可能產生的影響，無論好壞，都還為時過早。目前，英特爾和麻省理工學院的實驗室在解決機器程式設計帶來的技術挑戰的同時，也在研究相關的哲學和倫理問題。各方已經在進行會談，以減輕對該技術的負面使用。
有關 MISIM 的更多詳細資訊可檢視：https://arxiv.org/pdf/2006.05265.pdf
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來源：OsChina
連結：https://www.oschina.net/news/117721/intel-machine-programming-code-similarity-system
大變革？英特爾推出全新機器自動程式設計系統已經有69次圍觀
