麻瓜栗 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

从前，任何程序的任何功能，都需要一行一行敲出来。

后来，程序猿要写的代码越来越多，世界上便有了各种各样的API，来减少大家的工作量。有些功能，可以让API来帮我们实现。

不过，人类写下的话，API并不是每一句都能听懂。语言不通的话，愿望就无法实现。



现在，有会写代码的AI可以替你召唤API。以及，它能做的并不止这些。

吃得不多，写得不少

莱斯大学的一群极客，发布了一个基于深度学习的代码编写应用。神经网络从GitHub这样的线上源代码库里汲取养分，写自己的程序。



这个应用叫Bayou，是在美国国防高级研究计划局 (DARPA) 和谷歌研究院的资金支持下诞生的。

Bayou的爸爸们说，这个孩子和它的前辈不同。以前那些会写程序的AI，都需要事先投喂大量细节，才能开始生成代码。有空写好那些细节，不如自己写个程序了。

而要支配Bayou，开发者只要给它吃一点点信息，比如几个小小的prompt，它就会善解人意地猜测，人类想要怎样的程序，然后疾速补全代码。

△ input

举个简单的栗子，假设你想写个读取文件的Java方法。如果你知道某个API里面有个功能叫做readline，就可以写出上面这样的代码。

△ output

然后，Bayou便知道它要召唤的技能叫做readline，随之为你输出以上代码，只要用这段代码来调用你需要的API就可以了。

不要忘了，专门给Bayou看的部分，要标上///，以示害羞。



除了调用一个或者几个API，我们还可以用API数据类型把自己的要求具体化。另外，Bayou有一个非常友好的特点，便是多模态，就算把各种不同的术语混进同一段代码，它也能看懂。

草图训练大法

毕竟，这只AI已经从大约1500个安卓应用里，学习了人类编写的上亿行Java代码。

用一种名为“神经草图学习 (Neural Sketch Learning) ”的方法来训练神经网络，Bayou可以给自己想要读取的每个程序，创建一个树状结构的句法模型，称作“草图 (sketch) ”。



当有人对Bayou提出要求的时候，系统会先做一个判断，感受一下自己要写的程序是怎样的。然后，就是为代码库里同类型的程序做草图。这里只识别high-level模式，而忽略所有low-level特征。

在那之后，Bayou还有一个用来理解low-level细节的模块，可以自动进行逻辑推理。它会根据第一步做出的判断，生成我们可能需要的代码。

哪怕问题没有解决，Bayou给出的代码示例或许也能帮我们提出更合适的问题。这时候再去Stack Overflow寻求答疑，疗效可能会好一些。

孩子你还小

△ 我有优秀的聚类能力

团队认为，Bayou非常适合为各种API编写代码示例。不过，现在的它并不十分成熟，还有一些局限性。

比如，它目前支持的API非常有限，只有java.lang，java.io和Java.util。再比如，它没办法处理通配符的多种类型。

作为一只年幼的AI，Bayou还有很长的路要走。抱着GitHub修炼的好处是，从那里识别出的模式会比较通用；缺点是GitHub上面的项目质量参差不齐。



目前，团队正在给Bayou增加一些自然语言处理技能，也想在用户体验里增加一些交互性。

调戏Bayou传送门：
http://askbayou.com/

论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1703.05698.pdf

这是发表在ICLR 2018的论文。不过，在5月1日的温哥华，团队可能又要端上新版本了。

— 完 —

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