machine-learning - 智能代码完成？有没有AI可以通过学习写代码？

Question

我问这个问题是因为我知道这里有很多博学的 CS 类型可以给出明确的答案。

我想知道这样的人工智能是否存在(或正在研究/开发)，它通过自己生成和编译代码来编写程序，然后通过从以前的迭代中学习来进步。我说的是让我们程序员变得过时的工作。我正在想象一种通过反复试验来学习编程语言中什么有效、什么无效的东西。

我知道这听起来有些天方夜谭，所以我想知道已经做了什么(如果有的话)。

当然，即使是人类程序员也需要输入和规范，因此这样的实验必须仔细定义参数。就像人工智能要探索不同的计时功能一样，这个方面必须明确定义。

但是有了复杂的学习人工智能，我很好奇它会产生什么。

我知道有很多人类品质是计算机无法复制的，比如我们的判断力、品味和偏见。但我的想象力喜欢这样的想法:一个程序在经过一天的思考后吐出一个网站，让我看看它想出了什么，尽管如此，我仍然经常认为它是垃圾；但也许我可以每天一次给它反馈并帮助它学习。

这种想法的另一个途径是，最好给出像“菜单网站”或“图像工具”这样的高级描述，它会生成具有足够深度的代码，这对于我来说可以用作代码完成模块详细信息中的代码。但我认为这可以被设想为一种非智能静态分层代码完成方案。

怎么样？

Answer 1

这样的工具是存在的。它们是一门名为 Genetic Programming 的学科的主题。 。您如何评估他们的成功取决于他们的应用范围。

他们在设计用于工业流程管理、自动化医疗诊断或集成电路设计的最佳程序方面非常成功(效率比人类高出几个数量级)。这些过程受到很好的约束，具有明确且不可改变的成功衡量标准，以及大量的“宇宙知识”，即关于什么是有效的、有效的、什么是无效的计划的大量规则。

它们在尝试构建需要用户交互的主流程序时完全没用，因为系统学习所需的主要项目是明确的“fitness function”，或者评估当前解决方案的质量与。

处理“程序学习”时可以看到的另一个域是 Inductive Logic Programming ，尽管它更多地用于提供自动演示或语言/分类学学习。