ACM通信

编程的过早死亡

深度学习(DL)已经到来，不仅用于自然语言、语音和图像处理，还用于编码，我将其称为深度编程(DP)。DP用于检测相似的程序，查找相关代码，将程序从一种语言翻译成另一种语言，发现软件缺陷，并从自然语言描述合成程序。大型转换器语言模型的出现¹⁰现在正被应用到项目中，结果令人鼓舞。就像DL是由互联网上大量可用的文本和图像数据支持的一样，DP是由开源存储库(如GitHub)中大量可用的代码支持的，以及通过npm和pip等现代包管理器重用库的能力。OpenAI的Codex是两个开创性的基于变压器的DP系统⁸以及Deepmind的阿尔法代码。¹⁸前者用于Github Copilot项目¹⁴并与开发环境集成，自动向开发人员推荐代码。后者生成代码来解决编程比赛中出现的问题。两者都取得了惊人的效果。目前正在进行多项努力，以建立用于DP基准测试的代码存储库，例如CodeXGLUE¹⁹和CodeNET。^20.

DP系统的出现已经导致了一些耸人听闻的头条新闻，宣称在不久的将来编码将由计算机完成，而不是人类。¹随着DL技术越来越好，越来越多的代码被存入公共存储库，程序员将被规范编写者所取代，他们将用自然语言列出他们想要的代码，然后代码就出现了。这种观点认为，DP将影响软件工程和编程，其影响将比目前的炒作所暗示的更大。为了远离炒作，我对这个问题进行了仔细的分析。我还认为，为了扩大DP的影响力，它需要采取更多学科的方法，结合软件工程、程序综合和符号推理等技术。注意，我并不反对DL将被用来解决许多今天由传统编程方法解决的问题¹⁶软件工程将不断发展，使这些系统更加健壮。¹⁷在这个观点中，我正在解决使用DL来综合程序本身的正交问题。

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