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AI利用深度學(xué)習(xí)算法可以發(fā)現(xiàn)代碼中的錯(cuò)誤

導(dǎo)讀微軟公司的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能AI工具,利用深度學(xué)習(xí)算法可以發(fā)現(xiàn)代碼中的錯(cuò)誤,幫助開(kāi)發(fā)者更準(zhǔn)確、更高效地對(duì)程序進(jìn)行調(diào)試。這種工具能夠識(shí)別一些常見(jiàn)的錯(cuò)誤,為了測(cè)試該系統(tǒng),微軟使用了Python代碼。這種AI工具目前依舊存在誤報(bào)現(xiàn)象。

微軟公司的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能(AI)工具,利用深度學(xué)習(xí)算法可以發(fā)現(xiàn)代碼中的錯(cuò)誤,幫助開(kāi)發(fā)者更準(zhǔn)確、更高效地對(duì)程序進(jìn)行調(diào)試。

這種工具能夠識(shí)別一些常見(jiàn)的錯(cuò)誤,比如不正確的符號(hào)“<=”和“<”,不正確的布爾運(yùn)算符“and”和“or”,變量濫用等等。為了測(cè)試該系統(tǒng),微軟使用了 Python 代碼。

這一系統(tǒng)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可以用來(lái)檢測(cè)并修復(fù)代碼中的錯(cuò)誤。與其它方法相比,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的模型發(fā)現(xiàn) Bug 的概率最多可以提高 30%。利用該工具,發(fā)現(xiàn)了存在 GitHub 開(kāi)源項(xiàng)目中的 19 個(gè)真實(shí)存在的代碼錯(cuò)誤。這種 AI 工具目前依舊存在誤報(bào)現(xiàn)象,因此還需要進(jìn)一步改進(jìn)。

微軟首席研究員 Miltos Allamanis 和高級(jí)首席研究經(jīng)理 Marc Brockschmidt 開(kāi)發(fā)了這一工具,名為“BugLabs”,使用 GAN 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人工智能進(jìn)行訓(xùn)練。微軟表示,這一工具很有前途,要應(yīng)用到實(shí)際還需要更多的工作。未來(lái)這一 AI 工具有望實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

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