तंत्रिका नेटवर्क डीपकोडर अन्य कार्यक्रमों से कोड उधार लेकर कार्यक्रम सीखता है

एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए अशुद्धियों की सशर्त मैट्रिक्स और 3 लाइनों की लंबाई के साथ 500 कार्यक्रमों का एक परीक्षण सेट। प्रत्येक सेल में एक झूठे-सकारात्मक परिणाम (बड़े प्रिंट में) की औसत संभावना होती है और उन परीक्षण कार्यक्रमों की संख्या होती है जिनसे यह मान निकाला जाता है (छोटे प्रिंट में, कोष्ठक में)। रंग संतृप्ति एक झूठी सकारात्मक की संभावना के साथ संबंधित है

प्रोग्रामर के पास जल्द ही एक अच्छा सहायक होगा: एक स्मार्ट तंत्रिका नेटवर्क जो नियमित कार्य कर सकता है। इसके अलावा, इस तरह के एक तंत्रिका नेटवर्क की मदद से, लोग किसी विशेष भाषा के सिंटैक्स को जाने बिना और वास्तव में प्रोग्राम करने में सक्षम होने के बिना भी प्रोग्राम बना सकते हैं। एक एल्गोरिथ्म की रचना करना और कार्यों को सेट करना आवश्यक है - और तंत्रिका नेटवर्क उन्हें हल करने के लिए कोड लिखेंगे।

नतीजतन, सभी काम बहुत अधिक उत्पादक बन जाएंगे: "लोग मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक स्वतंत्र विशेषज्ञ अरमांडो सोलर-लेज़मा ने न्यू साइंटिस्ट के लिए एक टिप्पणी में कहा कि सिस्टम बनाना असंभव था।"

माइक्रोसॉफ्ट और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने डीपकोडर नामक एक प्रणाली विकसित की है, जो अब स्कूल प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं से सरल समस्याओं को सही ढंग से हल करती है। डीपकोडर इंडक्टिव प्रोग्राम सिंथेसिस नामक एक तकनीक का उपयोग करता है, जो कई डेवलपर्स के लिए जाना जाता है। वह अन्य कार्यक्रमों से कोड की लाइनें लेती है - और अपना खुद का अनूठा कार्यक्रम बनाती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि अन्य सॉफ्टवेयर संश्लेषण प्रणालियों की तरह डीपकोडर एक डोमेन-विशिष्ट भाषा (डीएसएल) का उपयोग करता है जो एक विशिष्ट एप्लिकेशन के लिए विशिष्ट है। इसे एक "लघु-भाषा" या "काट-छाँट वाली प्रोग्रामिंग भाषा" कहा जा सकता है। इसमें केवल नौ प्रथम-क्रम के कार्य शामिल हैं:

HEAD, LAST, TAKE, DROP, ACCESS, MINIMUM, MAXIMUM, REVERSE, SORT, SUM

और पाँच उच्च-क्रम के कार्य:

एमएपी, फिल्टर, COUNT, ZIPWITH, SCANL1

एक डोमेन-विशिष्ट भाषा का दायरा सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषाओं के सापेक्ष सीमित है।

प्रत्येक कोड के टुकड़े के इनपुट और आउटपुट मानों के विश्लेषण के बाद कार्यक्रम को संकलित करने के लिए लाइनों का चुनाव किया जाता है। वैज्ञानिक कार्य में, आप डीपकोडर न्यूरल नेटवर्क द्वारा लिखे गए 5-लाइन कार्यक्रमों के नौ उदाहरणों का अध्ययन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यहां कैंडी समस्या का समाधान (बाईं ओर) एक पाठ विवरण (दाईं ओर) और इनपुट मान (केंद्र में) के साथ है:



कोड की उपयुक्त पंक्तियों की खोज में, डीकोडर मनुष्य से आगे निकल जाता है: वह मनुष्य की तुलना में अधिक स्रोत कोड का अनुक्रमण और विश्लेषण करने में सक्षम है। मशीन लर्निंग सिस्टम यह समझने की सीख देता है कि इन पैटर्नों का उपयोग कैसे किया जाता है - और अग्रिम रूप से आधार बनता है। इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क एक तरह से पाई जाने वाली रेखाओं को आपस में जोड़ देगा, जो उन्हें जीवित व्यक्ति से जोड़ने के लिए कभी नहीं होता है। परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से, तंत्रिका नेटवर्क धीरे-धीरे अपने लक्ष्य को प्राप्त करना सीख रहा है। DeepCoder प्रणाली में सॉफ्टवेयर संश्लेषण के इस कार्यान्वयन को लर्निंग इंडक्टिव प्रोग्राम सिंथेसिस (LIPS) कहा जाता है।


एक प्रत्यक्ष युग्मित एनकोडर और डीपकोड डिकोडर के योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व

नीचे दिए गए चित्रण से पता चलता है कि डीप कोडर तंत्रिका नेटवर्क स्रोत कोड में दिखाई देने वाले प्रत्येक फ़ंक्शन की संभावना की भविष्यवाणी करता है।



ये सभी फायदे डीपकोडर को अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में बहुत तेजी से प्रोग्राम लिखने की अनुमति देते हैं। वह एक विभाजित सेकंड में तीन लाइनों का एक कार्यक्रम लिखती है, जबकि पिछली प्रणालियों को सभी संभावित विकल्पों को आज़माने के लिए कई बार या दसियों बार अधिक समय की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, तालिका विभिन्न कार्यों के साथ कोड की तीन पंक्तियों से प्रोग्राम बनाने की गति को दर्शाती है।



कोड की पांच पंक्तियों के कार्यक्रमों को परिमाण धीमे क्रम से उत्पन्न किया जाता है। दाईं ओर का ग्राफ कार्यक्रम की लंबाई पर गति की निर्भरता को दर्शाता है।



जैसा कि आप सीखते हैं, सिस्टम समझता है कि कौन सा कोड संयोजन काम करता है और कौन सा नहीं। वह हर नए कार्य के साथ प्रोग्रामिंग में सुधार कर रहा है।

प्रौद्योगिकी को संभावित रूप से रिफैक्ट करने और कार्यक्रमों में बग की खोज के लिए उपयोग किया जा सकता है। वह गलत लाइनें ढूंढेगा और उन्हें अन्य कार्यक्रमों से सही लाइनों के साथ बदल देगा। लेखकों का मानना ​​है कि इसकी मदद से प्रसिद्ध IFTTT की शैली में नियमित कार्यक्रम बनाना आसान है - विभिन्न वेब सेवाओं के बीच बुनियादी बातचीत को स्वचालित करने के लिए। यहां तक ​​कि एक गैर-प्रोग्रामर भी फेसबुक से तस्वीरें चुनने और उन्हें निर्दिष्ट मानदंडों के अनुसार क्रमबद्ध करने जैसे सरल निर्देश दे सकता है। प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना ऐसे सरल प्रोग्राम मिनटों में बनाए जा सकते हैं।

बेशक, इस तरह के उपकरण अभी तक एक वास्तविक प्रोग्रामर को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं। उन्हें केवल एक सहायक उपकरण के रूप में माना जाता है। डीपकोडर डेवलपर्स खुद भविष्य में बहुत उपयोगी होंगे: यह नियमित संचालन के बोझ से राहत देगा और आपको अधिक जटिल और महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा।

वर्तमान में, DeepCoder कोड की लगभग पांच पंक्तियों के साथ काम करते हुए, प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने में सक्षम है। बेशक, उन्नत प्रोग्रामिंग भाषाओं में, कोड की पांच लाइनें आपको एक बहुत ही उपयोगी प्रोग्राम लिखने की अनुमति देती हैं, लेकिन यह अभी भी काफी सरल, बुनियादी चीजें हैं। विशेषज्ञों का मानना ​​है कि सॉफ्टवेयर संश्लेषण का उपयोग करके बड़ी मात्रा में कोड के साथ एक जटिल कार्यक्रम उत्पन्न करना असंभव है। दूसरी ओर, मानव सहायता से यह संभव है। आखिरकार, बड़े कार्यक्रमों में बड़ी संख्या में छोटे टुकड़े होते हैं।

कम से कम अगले कुछ वर्षों में, अधिकांश प्रोग्रामर को कोडिंग स्वचालन के कारण नौकरी के नुकसान का सामना नहीं करना पड़ रहा है। लेकिन मशीन सीखने के तरीकों में बहुत जल्दी सुधार हो रहा है। यह आश्चर्यजनक है कि हाल ही में इस क्षेत्र में कितना कुछ किया गया है।