Facebook已發(fā)布機器學(xué)習(xí)工具以幫助工程師編碼

Facebook已發(fā)布機器學(xué)習(xí)工具以幫助工程師編碼Facebook AI發(fā)布了Aroma，這是一種能夠搜索大型圖書館并向工程師提供代碼推薦的機器學(xué)習(xí)工具。工程師通常會編寫與其他地方使用的代碼類似或相同的代碼。允許程序員搜索Github等大量代碼庫的工具在幫助工程師相互學(xué)習(xí)，擴展和修改代碼，避免常見錯誤和錯誤，甚至執(zhí)行質(zhì)量檢查方面都非常有價值。

過去沒有這樣的工具存在。但Facebook的AI團隊發(fā)布了一個工具，利用機器學(xué)習(xí)為工程師提供代碼建議，以幫助他們自己編寫基于機器學(xué)習(xí)的工具，應(yīng)用程序和算法。

類似于Google的圖像搜索功能可以使用圖像進行搜索以查找類似和相同的圖像，F(xiàn)acebook的代碼推薦引擎(稱為Aroma)可以使用代碼片段進行查詢，以便在其他地方找到該代碼的類似用法 - 為工程師提供簡便的方法了解其他開發(fā)人員如何在其他項目中實現(xiàn)特定的代碼。通過利用機器學(xué)習(xí)，Aroma不僅能夠找到代碼片段的精確匹配，還能夠找到它的不同迭代，并確保沒有兩個建議彼此太相似。

在這個為期一周的課程中，我們將看到兩個低成本但功能豐富的電子設(shè)計自動化(EDA)程序：CircuitStudio和KiCad。

根據(jù)Facebook的人工智能團隊的說法，在Aroma之前，沒有現(xiàn)成的工具真正解決了以高效準確的方式搜索大型代碼庫的問題。“文檔工具并不總是可用且可能過時，代碼搜索工具通常會返回?zé)o數(shù)匹配結(jié)果，并且很難立即找到慣用的使用模式，”Facebook軟件工程師Celeste Barnaby，Satish Chandra和Frank Luan寫道博客文章。“通過Aroma，工程師可以輕松找到常見的編碼模式，而無需手動瀏覽數(shù)十個代碼段，從而節(jié)省了日常開發(fā)工作流程的時間和精力。”

Facebook AI還發(fā)表了一篇詳細介紹Aroma開發(fā)和測試的論文。

假設(shè)您已經(jīng)編寫了一些代碼，但是您想要查看其他在類似項目上工作的人是如何實現(xiàn)它的?？吹狡渌绦騿T設(shè)置的選項或處理的常見錯誤可以幫助避免在您自己的工作中出現(xiàn)相同的陷阱。

Aroma可以在大型代碼庫中搜索包含與您的模式相同的模式的代碼片段集，并實時生成代碼建議。據(jù)Facebook稱，該工具也與語言無關(guān)，可以識別許多流行語言，包括但不限于Python，Javascript和Java。

Aroma通過三個步驟創(chuàng)建代碼推薦：第一步是基于特征的搜索 - 基本上Aroma梳理代碼，并解析最重要的細節(jié)。然后它使用它根據(jù)相似性對其代碼庫中的代碼進行排名。

第二步是對候選人進行聚類。這是通過修剪每個候選者以刪除任何不相關(guān)的代碼位并重新排列推薦來完成的。然后在新的候選列表中搜索相似的代碼片段，其中包含可能對工程師有用的額外編碼語句。

最后，檢查代碼建議以確保沒有太相似。這可以確保Aroma可以返回有用而非冗余的結(jié)果。最終，Aroma接受工程師的代碼查詢，將其分解為基本組件，并使用該基本代碼查找類似和增強代碼的集群，同時還刪除任何冗余或無用的示例。

在開發(fā)Aroma Facebook AI時，工程師根據(jù)人們在熱門編碼討論網(wǎng)站Stack Overflow上提出的建議對其進行了測試。

根據(jù)該研究：“我們手動分析并將建議分類為幾個代表性類別。我們還評估了50個部分代碼片段的Aroma建議，其中我們發(fā)現(xiàn)Aroma可以推薦37個查詢的確切代碼片段，而在剩余的13個案例中，Aroma推薦了仍然有用的替代建議。

據(jù)研究人員稱，平均而言，Aroma能夠在1.6秒內(nèi)從查詢中返回建議。

在他們的博客文章中，F(xiàn)acebook AI工程師表示，他們希望Aroma將成為一種工具，幫助工程師輕松發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)已有的代碼。就像AI被提議承擔(dān)與自動化相關(guān)的枯燥，重復(fù)的任務(wù)一樣，允許人類工作者專注于更高級別的工作職能，F(xiàn)acebook希望Aroma和類似的工具可以為程序員提供同樣的優(yōu)勢。“......我們相信編程應(yīng)該成為一個半自由的任務(wù)，人類表達更高層次的想法，詳細的實施是由計算機本身完成的。”