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据统计，全球78亿人中，只有2700万人会编写代码，占比不到1%。美国有50万个编程人员岗位空缺，欧盟目前只有10%的编程人员受过计算机科学专业训练。

据报道，英特尔公司在2020年12月推出的机器编程研究系统controlflag是全球首个自我监控系统，不需要标记数据就能学习。在初步测试中，这个系统利用超过10亿行未标记的产品级别代码进行训练，还可以自主检测代码中的错误，发现了许多过去被开发人员忽略的违规和异常。

英特尔首席科学家、英特尔研究院机器编程研究主任及创始人贾斯汀·戈茨利希认为，这款软件能够“大幅减少评估和debug（修补漏洞）所需的时间和成本”。 英特尔研究院的研究人员发现，软件开发者会花费大约一半的时间用来debug，通过controlflag以及类似的系统，程序员有望大幅减少debug的时间并把更多时间用于人类程序员最擅长的工作。

机器编程的实质究竟是搬运代码模型，还是具有一定的自主开发特征？目前机器编程的主要方法有哪些，效能如何，具备怎样的优势？为什么有专家认为机器编程不仅不会取代程序员，还会创造出大量就业机会？

机器编程让代码不再是“手工艺品”

快速发展的科技领域几乎离不开编程。传统编程看似简单，其实对操作者的要求很高。尽管大多数人可以熟练使用自然语言表达自己的想法，但是让所有人都去学习编程却并不是件容易事，这需要人的逻辑思维和对底层原理的理解作为支撑。

据统计，全球78亿人中，只有2700万人会编写代码，占比不到1%。根据美国非盈利组织code.org的数据，美国有50万个编程人员岗位空缺，欧盟目前只有10%的编程人员受过计算机科学专业训练。

“如同好的作家不一定是好的编剧，作家描写人的内心活动可以用‘心如刀绞’这类语言进行描述，但是编剧需要通过场景搭建和细节设置把这种情绪细致地表现出来，演员才能沿着这个逻辑栩栩如生地表演出来。”西安电子科技大学电子工程学院教授吴家骥介绍说，好的程序员就如同代码“编剧”，往往需要通过长时间学习和实践才能掌握编程的基本规则。

传统编程是基于计算机语言规则和逻辑，利用规范化的编程语言，把人的意图在计算机世界里实现的过程，程序员就像传统工厂流水线上的员工一样，只需按照定义好的标准接口和编程规范，把需求意图拆解为正确的逻辑，用代码写出来。

然而，在软件飞速发展的今天，软件的开发和维护却依然是既耗时又容易出错的工作。贾斯汀·戈茨利希认为，这从软件诞生之日就困扰着一代又一代程序员的问题其实并非无解，他认为：“我们能创造一个人人都是软件开发者的社会，届时机器将会承担编程部分的工作即机器编程，让代码不再是‘手工艺品’。”

吴家骥向记者介绍，所谓机器编程，就是通过机器学习和其他自动化方法，设计可以自动编写软件的软件，它涉及形式化方法、编程语言、编译器、计算机系统等多个领域。机器编程所使用的自动编程技术既有精确方法（比如形式程序合成），也有概率方法（比如可微分编程）。

“人类的编程过程侧重于逻辑业务，很少关心编程的语法、格式等。而机器编程实质是搬运代码模型，因为目前还没有成熟的编程机器可以达到自主开发软件的程度，包括英特尔最新提出的controlflag。”吴家骥指出。

有助于大幅降低开发和维护成本

其实机器编程并非新生事物，早在上世纪50年代，就已经有学术机构开始涉足机器编程的研究。

在贾斯汀·戈茨利希看来，当下正是发展机器编程的好时机。“机器编程汲取了我们迄今为止获得的所有软硬件知识。今日与往时不同的是，我们站在了历史的拐点上，我们现在有新的机器学习算法、新硬件与优化硬件、海量而多样的编程数据，而这三者是发展机器编程的必备要素。”

目前机器编程的效能如何，具备怎样的优势？吴家骥介绍说，有了机器编程，软件的开发和维护将有望实现完全自动化，编程人才的缺口、编程精确度有待提升等问题也迎刃而解。

据了解，机器编程的方法主要分为两种：一种需要依赖编程领域专家知识和已经设定好的模板库，即编程机器把专家制定的规则和大量模板库组合起来，进而满足人们的编程意图。但其问题在于，专家的知识储备和模板库需要不断积累更新。此外，编程中存在很复杂的逻辑和多样化的语法差异，仅靠少数专家很难做到全面掌握所有信息，其制定的规则也无法做到近乎完美。

第二种是利用机器学习进行自我监督去适应编程规则，让机器通过海量给定的代码学习正确的编程规则，常用于进行程序代码测试。这种方式包括两个阶段：模式挖掘阶段，主要学习用户指定的github（一家开源平台）存储库中的特殊编码模式，当学习完成时，该模式将生成一个优先级字典，为后续机器编程提供知识储备；扫描阶段，主要是根据所学的特异性模式字典分析给定的源代码存储库，当识别到异常模式时，将发出报警信息并为用户提供可能的替代方案或进行自动校正。

“利用自我学习的方法可提高机器编程效率，这是由于自监督学习可以不断自我完善自我进化，使得机器越来越聪明——在编程时可以快速把人类意图或自然语言转变为编程语言，在代码调试过程中可以智能地提示错误。”吴家骥指出，机器编程的快速发展将有望大幅提高软件开发和维护的效率，同时可以有效降低成本。

据统计，全球it行业每年花费的1.25万亿美元软件开发成本中，大约有50%用于debug。目前，controlflag已经证实了其可以在广泛使用的产品级代码中发现隐藏的bug（漏洞），比如在分析c

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