By 超神經
按照 AI 現在發展的態勢，應該是計劃先取代送貨員，再取代駕駛員，接著取代前臺、保安、售票員等等。最後總有一天會把魔爪伸向一手打造他們的工程師，不過在這一天來臨之前，AI 計劃先和程式設計師們搞好關係，做一個助理。
Kite 就是這款「看起來就很有野心」的產品，不再是基礎的自動補全，Kite 是一款提供實時程式碼片段的軟體。
在不久前，Kite 還獲得了 Trith Ventures 的 1700 萬美元的 A 輪融資，而且 GitHub 和 Dropbox 的執行長都參與了投資。
用 AI 和 ML 把寫程式碼變得輕鬆
最早，Kite 可沒想過要替代掉程式設計師，而是覺得花費時間閱讀文件，搜尋各種各樣的程式碼示例實在是太費勁了， Kite 想更好地解決這個問題。
「我們的使命就是利用 AI 和機器學習（ML）的最新成果，把寫程式碼這個過程變的快樂和輕鬆 。」Kite 公司始人兼執行長 Adam Smith 在採訪時表示，「使用 Kite ，開發人員可以把在網上搜尋程式碼或資料的工夫省下來，而把精力放在下一個技術挑戰上。」
懷著這樣的初衷，Kite 公司開發了這款產品，它是一個本地應用外掛，支援 Windows 和 macOS 系統，最早在 2016 年推出，如今功能越來越完善，也受到了更多人的喜愛。
簡單的說，就是利用 AI 技術幫助程式設計師在寫程式碼時獲得更好的體驗，初學者也能通過這個工具，更快的開啟 coding 之路。
目前 Kite 已經與Atom，VS Code，Sublime Text，PyCharm，IntelliJ 和 Vim 整合，全球有超過 3 萬名 Python 開發人員使用 Kite 。
對了，目前 Kite 只支援 Python。
Kite 不僅是「自動補全」
Kite 允許使用者通過點選完成程式碼補充，或者函式呼叫，大大縮減了需要跳出去尋找資料的過程。
這個功能與自動補全類似，Kite 會在您輸入實時建議時提供相關的程式碼段。和自動補全不同的是， Kite 最重要的功能，被稱為「程式碼全行完成」。
傳統的程式碼補全功能只是幫助你一次一個程式碼單詞，但 Kite 將這項輔助功能做到了業內頂尖水平，它可以預測接下來會輸入的程式碼語句，甚至有時候會提供給一句完整的程式碼行。
這得益於他們自己研發的型別推斷引擎（ type inference engine ），Kite 使用來自 GitHub 上高星程式設計師的數千種公開程式碼源，來訓練其機器學習模型，用到了靜態分析和機器學習技術，從而實現了強大的智慧推薦功能。
在使用時，Kite 會檢索使用者的程式碼，整個專案的程式碼，以及在網路上公開的程式碼資源 （如 GitHub 和 StackOverflow ），然後根據上下文和使用頻率實現智慧推薦。而顯示的順序也是根據使用者的習慣列出最優推薦。
而它的使用也很簡單，就是在你輸入時提供包含這些字母的包，這些包的型別有方法，使用文件，和示例程式碼等。
Kite 的終極目標
Kite 在釋出之初，考慮放在雲端，是因為他們認為雲端處理優勢明顯。但沒有預計到的是，隱私和安全問題對使用者的是很關心的事情。
經過幾年看到使用者如何與 Kite 互動，他們最終做出了調整，他們的 CEO 也總結了如下的優勢：
1.延遲低。首先，低延遲完成對 Kite 體驗至關重要。無論是線上上還是本地執行時，無論網際網路連線如何，Kite 都能以極快的速度執行。
2.實現本地高效能任務。通過對 Python 分析引擎和 AI 模型的一些優化後，Kite 已經能在桌面設定中使用。
3.安全和隱私的重要性。提高安全性和隱私始終是對的，也是最重要的，許多使用者都在擔心程式碼放到雲端這件事，Kite 現在已經做出了改進，做出了最好的預防措施，現在允許使用者保留自己的程式碼庫。
儘管全球工程師人數大幅增加，卻依然滿足不了日益增長的需求，不過類似 Kite 這類智慧輔助的工具還不多，功能上還有很大的提升空間。
完成了新融資的 Kite 還有很長的路要走，比如今年，他們希望能儘快實現 Linus 版本的支援，開發出支援更多語言的版本。
雖然距離徹底取代程式設計師這一終極目的，現在看起來還遙不可及。
但可以想象，一直在學習全球最優質程式碼寫作方式的 Kite ，總有一天，有機會先超過那些效率不高，程式碼不夠整潔的程式設計師。
分享給你覺得第一批會被取代的程式設計師，讓他們在這個新年裡瑟瑟發抖吧。