机器编程驾到 未来全球78亿人都能写代码？

　　机器编程驾到 未来全球78亿人都能写代码？

　　本报记者 华 凌

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　　据统计，全球78亿人中，只有2700万人会编写代码，占比不到1%。美国有50万个编程人员岗位空缺，欧盟目前只有10%的编程人员受过计算机科学专业训练。  

　　据报道，英特尔公司在2020年12月推出的机器编程研究系统ControlFlag是全球首个自我监控系统，不需要标记数据就能学习。在初步测试中，这个系统利用超过10亿行未标记的产品级别代码进行训练，还可以自主检测代码中的错误，发现了许多过去被开发人员忽略的违规和异常。

　　英特尔首席科学家、英特尔研究院机器编程研究主任及创始人贾斯汀·戈茨利希认为，这款软件能够“大幅减少评估和Debug(修补漏洞)所需的时间和成本”。 英特尔研究院的研究人员发现，软件开发者会花费大约一半的时间用来Debug，通过ControlFlag以及类似的系统，程序员有望大幅减少Debug的时间并把更多时间用于人类程序员最擅长的工作。

　　机器编程的实质究竟是搬运代码模型，还是具有一定的自主开发特征？目前机器编程的主要方法有哪些，效能如何，具备怎样的优势？为什么有专家认为机器编程不仅不会取代程序员，还会创造出大量就业机会？

　　机器编程让代码不再是“手工艺品”

　　快速发展的科技领域几乎离不开编程。传统编程看似简单，其实对操作者的要求很高。尽管大多数人可以熟练使用自然语言表达自己的想法，但是让所有人都去学习编程却并不是件容易事，这需要人的逻辑思维和对底层原理的理解作为支撑。

　　据统计，全球78亿人中，只有2700万人会编写代码，占比不到1%。根据美国非盈利组织code.org的数据，美国有50万个编程人员岗位空缺，欧盟目前只有10%的编程人员受过计算机科学专业训练。

　　“如同好的作家不一定是好的编剧，作家描写人的内心活动可以用‘心如刀绞’这类语言进行描述，但是编剧需要通过场景搭建和细节设置把这种情绪细致地表现出来，演员才能沿着这个逻辑栩栩如生地表演出来。”西安电子科技大学电子工程学院教授吴家骥介绍说，好的程序员就如同代码“编剧”，往往需要通过长时间学习和实践才能掌握编程的基本规则。

　　传统编程是基于计算机语言规则和逻辑，利用规范化的编程语言，把人的意图在计算机世界里实现的过程，程序员就像传统工厂流水线上的员工一样，只需按照定义好的标准接口和编程规范，把需求意图拆解为正确的逻辑，用代码写出来。

　　然而，在软件飞速发展的今天，软件的开发和维护却依然是既耗时又容易出错的工作。贾斯汀·戈茨利希认为，这从软件诞生之日就困扰着一代又一代程序员的问题其实并非无解，他认为：“我们能创造一个人人都是软件开发者的社会，届时机器将会承担编程部分的工作即机器编程，让代码不再是‘手工艺品’。”

　　吴家骥向记者介绍，所谓机器编程，就是通过机器学习和其他自动化方法，设计可以自动编写软件的软件，它涉及形式化方法、编程语言、编译器、计算机系统等多个领域。机器编程所使用的自动编程技术既有精确方法(比如形式程序合成)，也有概率方法(比如可微分编程)。

　　“人类的编程过程侧重于逻辑业务，很少关心编程的语法、格式等。而机器编程实质是搬运代码模型，因为目前还没有成熟的编程机器可以达到自主开发软件的程度，包括英特尔最新提出的ControlFlag。”吴家骥指出。

　　有助于大幅降低开发和维护成本

　　其实机器编程并非新生事物，早在上世纪50年代，就已经有学术机构开始涉足机器编程的研究。

　　在贾斯汀·戈茨利希看来，当下正是发展机器编程的好时机。“机器编程汲取了我们迄今为止获得的所有软硬件知识。今日与往时不同的是，我们站在了历史的拐点上，我们现在有新的机器学习算法、新硬件与优化硬件、海量而多样的编程数据，而这三者是发展机器编程的必备要素。”

　　目前机器编程的效能如何，具备怎样的优势？吴家骥介绍说，有了机器编程，软件的开发和维护将有望实现完全自动化，编程人才的缺口、编程精确度有待提升等问题也迎刃而解。

　　据了解，机器编程的方法主要分为两种：一种需要依赖编程领域专家知识和已经设定好的模板库，即编程机器把专家制定的规则和大量模板库组合起来，进而满足人们的编程意图。但其问题在于，专家的知识储备和模板库需要不断积累更新。此外，编程中存在很复杂的逻辑和多样化的语法差异，仅靠少数专家很难做到全面掌握所有信息，其制定的规则也无法做到近乎完美。