麻瓜慄 發自 凹非寺
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從前，任何程式的任何功能，都需要一行一行敲出來。

後來，程式猿要寫的程式碼越來越多，世界上便有了各種各樣的API，來減少大家的工作量。有些功能，可以讓API來幫我們實現。

不過，人類寫下的話，API並不是每一句都能聽懂。語言不通的話，願望就無法實現。



現在，有會寫程式碼的AI可以替你召喚API。以及，它能做的並不止這些。

吃得不多，寫得不少

萊斯大學的一群極客，釋出了一個基於深度學習的程式碼編寫應用。神經網路從GitHub這樣的線上原始碼庫裡汲取養分，寫自己的程式。



這個應用叫Bayou，是在美國國防高階研究計劃局 (DARPA) 和谷歌研究院的資金支援下誕生的。

Bayou的爸爸們說，這個孩子和它的前輩不同。以前那些會寫程式的AI，都需要事先投喂大量細節，才能開始生成程式碼。有空寫好那些細節，不如自己寫個程式了。

而要支配Bayou，開發者只要給它吃一點點資訊，比如幾個小小的prompt，它就會善解人意地猜測，人類想要怎樣的程式，然後疾速補全程式碼。

△ input

舉個簡單的栗子，假設你想寫個讀取檔案的Java方法。如果你知道某個API裡面有個功能叫做readline，就可以寫出上面這樣的程式碼。

△ output

然後，Bayou便知道它要召喚的技能叫做readline，隨之為你輸出以上程式碼，只要用這段程式碼來呼叫你需要的API就可以了。

不要忘了，專門給Bayou看的部分，要標上///，以示害羞。



除了呼叫一個或者幾個API，我們還可以用API資料型別把自己的要求具體化。另外，Bayou有一個非常友好的特點，便是多模態，就算把各種不同的術語混進同一段程式碼，它也能看懂。

草圖訓練大法

畢竟，這隻AI已經從大約1500個安卓應用裡，學習了人類編寫的上億行Java程式碼。

用一種名為“神經草圖學習 (Neural Sketch Learning) ”的方法來訓練神經網路，Bayou可以給自己想要讀取的每個程式，建立一個樹狀結構的句法模型，稱作“草圖 (sketch) ”。



當有人對Bayou提出要求的時候，系統會先做一個判斷，感受一下自己要寫的程式是怎樣的。然後，就是為程式碼庫裡同型別的程式做草圖。這裡只識別high-level模式，而忽略所有low-level特徵。

在那之後，Bayou還有一個用來理解low-level細節的模組，可以自動進行邏輯推理。它會根據第一步做出的判斷，生成我們可能需要的程式碼。

哪怕問題沒有解決，Bayou給出的程式碼示例或許也能幫我們提出更合適的問題。這時候再去Stack Overflow尋求答疑，療效可能會好一些。

孩子你還小

△ 我有優秀的聚類能力

團隊認為，Bayou非常適合為各種API編寫程式碼示例。不過，現在的它並不十分成熟，還有一些侷限性。

比如，它目前支援的API非常有限，只有java.lang，java.io和Java.util。再比如，它沒辦法處理萬用字元的多種型別。

作為一隻年幼的AI，Bayou還有很長的路要走。抱著GitHub修煉的好處是，從那裡識別出的模式會比較通用；缺點是GitHub上面的專案質量參差不齊。



目前，團隊正在給Bayou增加一些自然語言處理技能，也想在使用者體驗裡增加一些互動性。

調戲Bayou傳送門：
http://askbayou.com/

論文傳送門：
https://arxiv.org/pdf/1703.05698.pdf

這是發表在ICLR 2018的論文。不過，在5月1日的溫哥華，團隊可能又要端上新版本了。

— 完 —

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