2700萬程序員要失業(yè)？機(jī)器編程要讓全球78億人都能寫代碼

數(shù)據(jù)顯示，全球78億人中，只有2700萬人會編寫代碼，占比不到1%。不過，機(jī)器編程想讓另外99%的人也能編寫代碼。這聽起來很科幻，但英特爾在機(jī)器編程領(lǐng)域的進(jìn)展讓我們相信讓100%的人都能寫代碼并非觸不可及。

英特爾的ControlFlag系統(tǒng)是全球首個(gè)自我監(jiān)控系統(tǒng)，不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)就能學(xué)習(xí)，通過學(xué)習(xí)超過十億行代碼，可以自主檢測代碼中的錯誤，發(fā)現(xiàn)了許多過去被開發(fā)人員忽略的違規(guī)和異常。

機(jī)器編程到底要做什么？為什么全員都能編程后程序員不會失業(yè)？

什么是機(jī)器編程？

機(jī)器編程并非近來提出的全新概念，在20世紀(jì)50年代時(shí)它被稱為“程序合成”，程序合成是一種使用數(shù)學(xué)證明的非常形式化的方法，它采用某種形式的輸入，然后生成一個(gè)軟件。

實(shí)際上，機(jī)器編程是構(gòu)建系統(tǒng)，然后由系統(tǒng)自動構(gòu)建軟件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)也隨之構(gòu)建起來。顯然，自動生成軟件是機(jī)器編程的核心重點(diǎn)，其核心原則是，人類向機(jī)器表達(dá)他（她）的意圖，機(jī)器會自動創(chuàng)建完成該意圖所需的所有軟件。

研究機(jī)器編程是為了替代程序員嗎？答案當(dāng)然是否定的。英特爾高級院士、副總裁、英特爾研究院院長Rich Uhlig在2020英特爾研究院開放日上表示：“關(guān)于編程，我們看到了兩種對立的趨勢。一方面，計(jì)算資源變得越來越異構(gòu)，需要了解硬件以及如何最大限度使用硬件的專家級程序員。另一方面，軟件開發(fā)人員越來越青睞于使用更抽象的語言，以提高工作效率，但這會導(dǎo)致硬件難以發(fā)揮出它本身的性能。”

“研究當(dāng)前的軟件是如何開發(fā)的，考慮異構(gòu)硬件的未來，可以得出一個(gè)強(qiáng)有力的結(jié)論，那就是當(dāng)前開發(fā)軟件的方式不會可維持地繼續(xù)向前發(fā)展。”英特爾首席科學(xué)家、英特爾研究院機(jī)器編程研究主任及創(chuàng)始人Justin Gottschlich認(rèn)為，“我們對程序員的要求過高。”

用一個(gè)非常形象的比喻來解釋軟件開發(fā)需要的準(zhǔn)備工作，想象你是一位技藝高超的畫家，但在畫畫之前，需要制作畫筆、畫布、畫框、畫架、顏料。“有多少畫家能做到這些？我認(rèn)為這樣的畫家很少，甚至沒有，編程的門檻過高導(dǎo)致許多天才被埋沒。“Justin認(rèn)為。

他舉了個(gè)例子，一名房地產(chǎn)行業(yè)的權(quán)威，對市場的理解敏銳又細(xì)致，但現(xiàn)有的工具不能幫助她制定房地產(chǎn)決策，于是只能分開使用每一種工具，慢慢收集數(shù)據(jù)。但只要在她決策之前市場發(fā)生變化，之前的工作就需要重新開始，時(shí)間也被浪費(fèi)。

不僅僅是需要精細(xì)度、精確性的地產(chǎn)行業(yè)，農(nóng)業(yè)、生物、建筑、醫(yī)療、金融領(lǐng)域的專家也希望能夠向機(jī)器表達(dá)他們的意圖，機(jī)器能夠構(gòu)建相應(yīng)的軟件實(shí)現(xiàn)他們的意圖。

這也是機(jī)器編程的概念以及人們?yōu)槭裁葱枰獧C(jī)器編程。

如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器編程？

英特爾研究院和麻省理工學(xué)院的教授團(tuán)隊(duì)合作撰寫的題為《機(jī)器編程的三大支柱》的論文指出，意圖（Intention）、創(chuàng)造（Invention）和適應(yīng)（Adaption）是機(jī)器編程的三大支柱。

簡而言之，“意圖”是人類向機(jī)器表達(dá)自己想法的能力，表達(dá)出來后機(jī)器就可以“創(chuàng)造”，之后繼續(xù)根據(jù)用戶指定的意圖，構(gòu)造更高級的程序表達(dá)。在構(gòu)造了更高級的表達(dá)后，“適應(yīng)系統(tǒng)”會對這個(gè)更高階的程序進(jìn)行轉(zhuǎn)換，化解異構(gòu)硬件挑戰(zhàn)。

要實(shí)現(xiàn)這個(gè)長期的愿景，需要先邁出關(guān)鍵一步。Justin說：“要讓機(jī)器編程同時(shí)從兩個(gè)方向?yàn)殚_發(fā)人員提供幫助。首先是提高編碼員和非編碼員的工作效率。其次是確保機(jī)器編程系統(tǒng)生成的是高質(zhì)量、快速、安全的代碼。”

基于兩個(gè)核心價(jià)值，機(jī)器編程關(guān)鍵的第一步是改進(jìn)軟件調(diào)試（Debug）。軟件Debug本質(zhì)上是識別、分析和糾正軟件缺陷的過程，讓軟件變得更強(qiáng)大和可靠。根據(jù)2017 年劍橋大學(xué)開展的一項(xiàng)調(diào)查，美國程序員Debug的時(shí)間平均花費(fèi)占到整個(gè)開發(fā)周期的一半。

這明確了兩個(gè)問題，程序員的開發(fā)的軟件質(zhì)量不合格，同時(shí)Debug嚴(yán)重影響了程序員的工作效率。據(jù)悉，英特爾研究院開發(fā)的機(jī)器編程系統(tǒng)可以將程序員的工作效率提高2倍。

利用《診斷軟件性能回歸的零正學(xué)習(xí)方法》提出的一種在高性能計(jì)算代碼中，自動進(jìn)行回歸測試（由新代碼簽入引起的錯誤）的方法AutoPerf，在運(yùn)行代碼時(shí)只利用名義訓(xùn)練數(shù)據(jù)和硬件性能計(jì)數(shù)器，英特爾的系統(tǒng)證明AutoPerf可以檢測到并行編程中一些最復(fù)雜的性能bug。更重要的是，這個(gè)系統(tǒng)可以自動將測試應(yīng)用于不同的硬件架構(gòu)上，解決了硬件異構(gòu)帶來的軟件編程復(fù)雜性大幅提升的挑戰(zhàn)。這個(gè)系統(tǒng)的研究成果已經(jīng)在去年的機(jī)器學(xué)習(xí)頂級研究會議NeurIPS上發(fā)布。

英特爾的另一個(gè)機(jī)器編程系統(tǒng)就是文章開篇提到的ControlFlag系統(tǒng)，可以在無人監(jiān)督的情況下查找不限于性能的漏洞。

“ControlFlag可以在沒有任何人類生成的數(shù)據(jù)標(biāo)簽下學(xué)習(xí)，非常讓我興奮的是，這個(gè)系統(tǒng)最近突破了從超過10億行代碼中學(xué)習(xí)的極限。”Justin說：“它能夠發(fā)現(xiàn)一些高度復(fù)雜的細(xì)微漏洞，其中有些漏洞十多年來一直被開發(fā)人員所忽略。每次我們添加更多數(shù)據(jù)，它似乎都能學(xué)到以前沒有觀察到的新事物。”

雷鋒網(wǎng)了解到，ControlFlag更多研究成果將會在今年的NeurIPS上展示。

Jestin介紹，機(jī)器編程主要有兩種方法，一種是形式化方法，一種是隨機(jī)方法，目前業(yè)界更重視隨機(jī)的方法。英特爾的不同在于融合了兩種算法，并且在許多案例中實(shí)現(xiàn)了超過千倍的成績。比如在改進(jìn)軟件開發(fā)時(shí)序質(zhì)量（Temporal qualities），也就是開發(fā)軟件的時(shí)間減少到千分之一，這就有可能讓現(xiàn)在需要花三年開發(fā)的軟件，借助機(jī)器編程只需要花費(fèi)一天就可以完成同樣的軟件。

“在某些例子中，可以說是近乎無限的改進(jìn)。因?yàn)闃?gòu)建某些東西需要一定的時(shí)間，然后我們把這個(gè)數(shù)字降為零。”Justin進(jìn)一步指出。

機(jī)器編程會替代程序員嗎？

程序能夠自動化的高效構(gòu)建，意味著程序員要失業(yè)了嗎？Justin的觀點(diǎn)是，如果機(jī)器編程成功，其真正過人之處是創(chuàng)造數(shù)千萬到數(shù)億個(gè)就業(yè)機(jī)會，為全新類型的程序員有非常大的創(chuàng)造平臺，專業(yè)程序員也不會被替代。

原因很簡單，首先，現(xiàn)存在的大多數(shù)機(jī)器編程系統(tǒng)都需要大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是代碼的形式存在，而代碼是由專業(yè)程序員編寫，自動化將會對高技能程序員的需求將會增加，因?yàn)閷I(yè)程序員寫的代碼越多，構(gòu)建的機(jī)器編程系統(tǒng)就越先進(jìn)。

更重要的是，如果意圖系統(tǒng)成功，將降低編程的準(zhǔn)入門檻。這樣一來，只要他們有批判性思考的能力，就可以表達(dá)其想法，軟件就能幫助他實(shí)現(xiàn)，就像前面提到的房產(chǎn)權(quán)威的例子。

接下來的問題就是機(jī)器編程何時(shí)會被大量應(yīng)用。Justin認(rèn)為得益于算法、算力和數(shù)據(jù)的提升，機(jī)器編程正處于拐點(diǎn)。

據(jù)悉，許多機(jī)器編程的研究成果都出自英特爾2017年成立的機(jī)器編程中心卡帕研究中心（Kappa Research Center）。并且，英特爾發(fā)布了開源技術(shù)和出版物，推動機(jī)器編程的進(jìn)一步發(fā)展以及與合伙伙伴的合作。英特爾還創(chuàng)立了叫做“機(jī)器編程研討會”，也稱MAPS，參會人數(shù)已經(jīng)從四年前的20人增加到了去年差不多400人。

Justin透露，2021年英特爾還將建立一個(gè)新的機(jī)器編程中心，英特爾也會建立更廣泛的合作。

不過，無論是在硬件還是軟件領(lǐng)域，想要實(shí)現(xiàn)1000倍的提升僅靠單一技術(shù)是不夠的。Rich說：“英特爾的目標(biāo)是讓每個(gè)人都能獲得百億億次級計(jì)算，英特爾研究院正在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，必須改變思考方式，將各領(lǐng)域?qū)＜揖奂谝黄穑献魈剿骺茖W(xué)和技術(shù)知識的交叉領(lǐng)域。我們選擇了集成光電、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算、量子計(jì)算、保密計(jì)算、機(jī)器編程這五個(gè)領(lǐng)域。我們認(rèn)為這五個(gè)領(lǐng)域能夠真正大規(guī)模釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，并且變革人們與數(shù)據(jù)互動的方式。”

比如機(jī)器編程和神經(jīng)擬態(tài)的交叉研究，Justin認(rèn)為，“機(jī)器編程可以幫助神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，以非傳統(tǒng)的編程角度進(jìn)入該架構(gòu)。今天使用的機(jī)器編程的很多技術(shù)，是基于各種機(jī)器學(xué)習(xí)類型的系統(tǒng)。我特別感興趣的是，我們是否可以運(yùn)用神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，探索機(jī)器編程的創(chuàng)造性和適應(yīng)性系統(tǒng)，目前我們還沒有探索到。”

最后，引用Justin的一句話：“對于顛覆性的技術(shù)，需要‘理性的自由’，要花時(shí)間深入挖掘把事情做好，如果做事急躁，在設(shè)計(jì)和方法上妥協(xié)，可能會獲得短期收益，但系統(tǒng)長期的生命力會下降。”

注：文中配圖來自英特爾 雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

相關(guān)文章：

英特爾1億個(gè)神經(jīng)元的全球最強(qiáng)神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，何時(shí)改變世界？

?神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的“一小步”， AI發(fā)展的“一大步”

英特爾1億個(gè)神經(jīng)元的全球最強(qiáng)神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，何時(shí)改變世界？

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。