随着人工智能（AI）的快速发展，我们是否到时计算机将是足够聪明，编写自己的代码，并与人力编码器来完成的呢？新的研究表明，我们可能会得到更接近里程碑。
来自麻省理工学院和佐治亚理工学院的研究人员与英特尔合作开发的AI引擎，被称为机推断代码相似度（MISIM），它的设计分析软件代码，并确定它是如何类似于其他代码。什么是最有趣的是系统学习的代码是什么做的位，然后使用该智能转换软件是怎么写的潜力。最终，人可以解释它想做一个软件程序来做，然后机器编程（MP）系统可以拿出一个编码的应用程序来完成它。
“当完全实现，MP将让大家通过表达他们的任何方式这是最适合他们用心打造的软件，不管是代码，自然语言或别的东西，”贾斯汀Gottschlich，首席科学家和董事/ AT机编程研究的创始人英特尔公司的新闻稿。“这是一个大胆的目标，虽然还有许多工作要做更多的工作，MISIM是朝着它坚实的一步。”
这个怎么运作
神经网络给出相似性得分的代码段“的基础上，他们的目的是开展工作，”英特尔解释说。两个代码示例可能看起来完全不同的，但因为它们执行相同的功能，例如额定相同的。然后该算法可确定哪个代码段是更有效的。
代码相似系统的原始版本被剽窃检测中使用，例如。随着MISIM，然而，该算法着眼于代码块，并试图弄清上下文的片段是否具有相似的特征或瞄准了类似的目标。然后，它可以提供改进的性能，例如，或一般的效率。
什么是与MISIM关键的是，意图创造者，它标志着向基于意图的程序设计的进步，这可能使软件能够基于什么非程序员创作者想达到的设计。随着基于意图的编程，算法借鉴了开源代码库，而不是依赖于编译了一系列的传统的手动方法步骤样的编程指令，行由行，告诉计算机如何做。
“MISIM和现有的代码相似系统在于其新颖上下文感知语义结构（CASS），解除了其目的是什么代码实际执行之间的芯的分化。不像其他现有的方法，CASS可以被配置为特定的上下文，它允许描述在更高层次上的代码捕获信息。CASS可以提供更具体的洞察代码的功能，而不是它是怎么做的，”英特尔解释说。
这是在不编译器（在编程，其将人类可读的代码到计算机程序中使用的阶段）来完成。方便的是，部分片段可以执行刚看到这段代码会发生什么。此外，该系统摆脱一些软件开发的比较繁琐的部分，如行由行的错误结论。更多详细信息，在该组的纸可用（PDF）
英特尔表示，球队的MISIM系统是40倍更准确的识别类似的代码比以前的代码相似的系统。
Heres_your_sign，一位Reddit评论MISIM的博客报道，可笑指出，值得庆幸的是计算机未写的要求了。这将是自找麻烦，在Redditor认为。