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碼農(nóng)的福音:AI自動檢測bug

微軟表示,這一系統(tǒng)經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可以用來檢測并修復(fù)代碼中的錯誤。與其它方法相比,經(jīng)過訓(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 開源項(xiàng)目中的 19 個真實(shí)存在的代碼錯誤。

  據(jù) mspoweruser 報(bào)道,微軟公司的研究人員開發(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)代碼中的錯誤,幫助開發(fā)者更準(zhǔn)確、更高效地對程序進(jìn)行調(diào)試。

圖片來源于微軟

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

  微軟表示,這一系統(tǒng)經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可以用來檢測并修復(fù)代碼中的錯誤。與其它方法相比,經(jīng)過訓(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 開源項(xiàng)目中的 19 個真實(shí)存在的代碼錯誤。

  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)。

  據(jù)了解,微軟首席研究員 Miltos Allamanis 和高級首席研究經(jīng)理 Marc Brockschmidt 開發(fā)了這一工具,名為“BugLabs”,使用 GAN 生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人工智能進(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。未來這一 AI 工具有望實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。


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