據(jù)國外媒體Quartz報道，要是計算機能夠理解人們想要解決的問題，并編寫代碼將其解決，而不像微軟Excel那樣要在程序內(nèi)的菜單人工找尋合適的公式。這是一個非常未來主義的想法，但在這方面微軟研究院和劍橋大學(xué)最近已經(jīng)取得了進展。

在2016年11月的論文中，微軟和劍橋大學(xué)稱它們開發(fā)了一種能夠自行編寫代碼解決簡單的數(shù)學(xué)問題的算法。該算法名為DeepCoder，能夠通過研究有哪些潛在的代碼組合可以解決問題，來強化自己的能力。（它有點復(fù)雜想，下文將會詳談。）然而，這并不意味著該算法從現(xiàn)有軟件那里竊取、復(fù)制或者粘貼代碼，也不意味著它是通過搜索互聯(lián)網(wǎng)來找到解決方案。

該論文的共同作者、微軟研究院研究者馬克·布洛克施密特（Marc Brockschmidt）表示，“我們在瞄準那些不懂得或者不想編程，但能夠鑒別問題的人?！彼Q該項技術(shù)就像是Excel公式，后者接收簡單的指令就能夠得出答案，無需獲得數(shù)學(xué)方程式。

該系統(tǒng)分成兩個組成部分：代碼編寫算法，以及搜索潛在代碼的機制。

自動化代碼

代碼編寫算法的運行并不簡單，下面先用盡可能簡單的話來說明一下。

一個數(shù)學(xué)問題有輸入和輸出——或者說你有的數(shù)字和你需要計算的數(shù)字。研究人員以用非常基礎(chǔ)的代碼就能解決的問題為例，給算法展示輸入、輸出以及用來解決它們的代碼。

不妨拿它來跟用積木堆砌塔樓的過程進行類比。研究人員給算法展示了積木，然后再展示塔樓最終完工后的模樣的圖片。但算法需要知道如何對齊每個積木的邊緣，使得它們能夠堆砌在其它積木上面。雖然這對于人類來說很簡單，但對于機器來說這并非易事，因為機器不知道重力，也不知道為什么大的積木要放在小積木下面來提供支撐。

但如果給機器展示積木堆疊拼湊成最終的塔樓的整個過程，讓它觀看數(shù)百乃至數(shù)千座塔樓的構(gòu)建過程，那它們就將能夠用類似形狀的積木來構(gòu)建塔樓。而對于DeepCoder而言，積木就是一個個的代碼。

當(dāng)被要求解決新問題，而不是使用之前行得通的代碼的時候，該算法會預(yù)測什么代碼會被用來解決它之前見過的類似問題，以及這些代碼會以怎樣的順序排列。

學(xué)習(xí)整套的編程語言對于這些算法而言過于復(fù)雜，因此微軟和劍橋團隊打造了一種小型語言。它被稱作領(lǐng)域特定語言，就像是幼兒的積木玩具。該系統(tǒng)能夠在線上解決簡單的編程問題，這些問題一般需要使用3到6行的代碼。

無限的可能性

DeepCoder還能夠搜尋可帶來可行解決方案的潛在代碼，這可強化它自身編寫代碼的能力。它并不是像StackOverflow或者GitHub那樣通過掃描熱門代碼庫來獲得解決方案，盡管研究人員很希望這一點未來可以實現(xiàn)。

“我們會研究你能在特定的長度下用這種語言編寫出的所有潛在項目?！辈悸蹇耸┟芴卣f道，“計算機非常善于搜索這些東西?！?/p>

他將該項任務(wù)比作是在毫無語言知識的情況下僅用一些單詞來造一個關(guān)于狐貍越過小狗的句子。

一開始你可能會得到“狐貍狐貍狐貍狐貍狐貍狐貍”，然后是“狐貍狐貍狐貍狐貍狐貍小狗”……直至恰當(dāng)?shù)木渥映霈F(xiàn)。思考該項任務(wù)的另一種方式是Salesforce人工智能研究者史蒂芬·梅里蒂（Stephen Merity）的“無限猴子理論”。該理論說，讓無限數(shù)量的猴子完全無限時地在鍵盤上任意敲字，最終會寫出像莎士比亞那樣的作品。這里說的是同樣的事情，不同的就只是猴子的鍵盤不是打字，而是敲代碼。

但算法搜遍程序所有的變異版本，找出正確的那個的能力，是該團隊的真正貢獻：該算法可預(yù)測哪些代碼最有可能被用來解決問題，然后先關(guān)注那些解決方案。如果算法找到合適的激發(fā)，那問題就被視作已經(jīng)解決，它對于什么才是合適的代碼的理解也隨之增進。

搜尋代碼聽上去像是人類的做法——上網(wǎng)去尋找一些代碼行來解決他們的問題——但這只是最接近于恰當(dāng)描述該算法生成和整理代碼過程的說法。如果人類要做該人工智能那樣的技術(shù)，那就等于是輸入他們能夠想到的所有代碼組合，然后復(fù)制粘貼剛記入新文件的代碼，再看看是否行得通。

微軟和劍橋團隊表示，他們希望該系統(tǒng)未來能夠理解完整編程語言的細微差別，能夠識別網(wǎng)絡(luò)上的優(yōu)質(zhì)代碼。

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