Новости
Искусственный интеллект научили писать Java-код
Группа исследователей из университета Райса (США) развивает интеллектуальный ассистент разработчика Bayou, позволяющий частично автоматизировать процесс написания кода на языке Java. Проект использует алгоритмы глубинного машинного обучения и модель, натренированную на примерах рабочего Java-кода, представленного на GitHub. Наработки проекта открыты под лицензией Apache 2.0, код написан на Java и Python. Модель машинного обучения реализована при помощи платформы Tensorflow и инструментария scikit-learn.
Как описывает OpenNET, на основе задаваемых разработчиком меток c упоминанием методов API и типов данных, которые следует использовать в коде, Bayou позволяет синтезировать готовые программные блоки с реализацией шаблонов использования Java API, соответствующих контексту уже имеющегося кода. Иными словами, Bayou позволяет использовать методы машинного обучения для воплощения парадигмы разработки copy&paste, при которой разработчик находит и использует готовые куски кода, применяемые в других проектах.
В целом Bayou преподносится как более умная система автодополнения кода, не просто дополняющая отдельные конструкции, а способная предлагать достаточно большие и сложные фрагменты кода, включающие обёртки для использования API, циклы и обработчики исключений. Со временем на базе Bayou планируется подготовить плагины к интегрированным средам разработки, которые позволят по мере набора кода разработчиком интерактивно предлагать подходящие по контексту куски кода.
Online-демонстрацию возможностей Bayou можно найти на данной странице. Например, при возникновении задачи написания кода для чтения из файла разработчик может добавить метку «{ /// call:readLine }»:
import java.io.File;
public class Test {
void read(File file) {
{
/// call:readLine
}
}
}
После обработки данной конструкции будет предложен готовый вариант кода:
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
public class TestIO {
void read(File file) {
{
FileReader fr1;
BufferedReader br1;
String s1;
try {
fr1 = new FileReader(file);
br1 = new BufferedReader(fr1);
s1 = br1.readLine();
} catch (FileNotFoundException _e) {
} catch (IOException _e) {
}
return;
}
}
}
В процессе тренировки нейронной сети исходные тексты абстрагируются в древовидную синтаксическую модель, в которой отсутствуют конкретные низкоуровневые имена и операции, но сохраняется общая структура управления кодом, порядок вызова методов API и типы данных, передаваемые и возвращаемые этими методами. В нейронной сети данная информация используется для сопоставления сформированных моделей кода и задаваемых разработчиком меток.
В текущем виде система требует задания достаточно точных меток, не поддерживает указание масок для типов и может использовать лишь ограниченный набор API (java.lang, java.io и java.util). В будущем разработчики намерены реализовать возможность формирования запросов на естественном языке и добавить функциональность интерактивной оболочки, позволяющей выбирать разные варианты кода и уточнять свои пожелания. В более отдалённой перспективе планируется обеспечить генерацию более сложного кода, включающего группы методов или классов.
