Microsoft, Koddaki Hataları Bulan ve Düzeltebilen Bir Yapay Zeka Geliştirdi

Kod yazmak, bir şey yaratmanın yalnızca ilk adımıdır. Hatalar için kodunuzu taramak ve bunları düzeltmek zaman alıcıdır ve genellikle beklenenden daha uzun sürer, ancak yine de önemli bir adımdır.

Sözdizimi hatalarının ötesine geçen ve kodunuzun arkasındaki amaçları gerçekten anlayan hataları otomatik olarak düzeltmenin bir yolu olsaydı.

Yakın zamanda Microsoft, derin öğrenmeyi kullanarak koddaki hataları tespit edip düzeltebilen bir yapay zeka geliştirdi. Ancak bu devrim niteliğindeki teknoloji nasıl ortaya çıktı ve nasıl çalışıyor?

BugLab Nedir ve Nasıl Çalışır?

BugLab, kod içindeki hataları arayan ve düzelten bir yapay zeka Python uygulamasıdır. Microsoft Research'te iki araştırmacı olan Miltos Alamanis ve Marc Brockschmidt tarafından geliştirilmiştir. Genellikle kullanılan etiketli veri eksikliğinin üstesinden gelmeyi başardılar. makine öğrenme kendi kendini denetleyen öğrenmeye başvurarak ve BugLab'ın kod satırlarıyla bir "saklambaç" oyunuyla kendisini eğitmesine izin vererek.

BugLab iki bilgisayar modeli kullanılarak eğitildi; biri hataları doğru kod parçacıkları içinde gizler, diğeri ise hataları arayıp düzeltir. Her iki model de sürekli olarak birbirinden öğrenir. Zamanla, hata seçici koddaki hataları gizlemede daha iyi hale gelir ve dedektör onları yakalayıp düzeltmede daha iyi hale gelir.

BugLab ile Kodu Anlamak

BugLab AI'ın algılamak ve düzeltmek için eğitildiği hataların çoğu mantıksal hatalara yol açmaz, ancak yalnızca kodun genel bağlamının bir sonucu olarak yanlıştır. Geliştiricinin amacını anlamak, bu hataları bulmak için çok önemlidir.

Kod parçacıklarını doğal dilleri işlemekle aynı şekilde ele almak, optimal olmayan sonuçlar verir. AI'nın farklı ifadeler arasındaki ilişkiyi ayrı tokenlere bölündüklerinde anlaması hala zor.

Bunun yerine, BugLab koda bir bütün olarak bakar. Bu şekilde, her sözdizimi, ifade, sembol ve tanımlayıcı bir grafikte noktalar olarak temsil edilir ve AI'nın çeşitli düğümler arasındaki bağlantıyı ve ilişkiyi "anlamasına" izin verir.

Sinir ağı mimarileri daha sonra hata ayıklama yapay zekasını eğitmek için kullanılır. Kod grafiğinin zengin yapısından içgörüler elde edebilir ve her bir düğümün diğerleriyle ilişkisi için nedenler sağlayabilirler.

BugLab Gerçek Hayat Kodunda Çalışır mı?

BugLab'ın yetenekli bir programcının yerini almadığını belirtmek önemlidir. Bunun nedeni, karmaşık hataların hala erişilebilir olmamasıdır.

Microsoft'un AI ile amacı, yanlış Boole operatörleri gibi yaygın olarak meydana gelen hataları tespit etmek ve düzeltmektir. ters çevrilmiş değer karşılaştırmalarına ve değişkene ek olarak, "ve" yerine "veya" kullanımı ve bunun tersi gibi kötüye kullanır.

Buna göre Microsoft, BugLab bir kod parçasındaki hataların yaklaşık yüzde 26'sını algılayabildiği ve otomatik olarak düzeltebildiği için sonuçlar umut verici. Yine de, yanlış pozitifler ve gözden kaçan hatalar nedeniyle önemli bir doğruluk yüzdesi kaybolmaya devam ediyor.

Microsoft BugLab'ın Gelecekteki Uygulamaları

Microsoft'un BugLab ile hedefi, yazılım geliştiricilerine genellikle kodlarını gözden geçirerek en küçük hataları aramak için harcadıkları zamandan tasarruf etmektir.

AI hata ayıklama modeli hala devam eden bir çalışma aşamasındayken, hataları bulma ve düzeltme Bu, uygunsuzdan felakete kadar her yerde değişir. Ancak birkaç yıl içinde BugLab'ın mükemmel olmasa bile her geliştiricinin araç setinde bir zorunluluk haline gelmesini bekleyebilirsiniz.

Kendi Kendine Öğreten Yapay Zekanın Üstel Evrimi

BugLab gibi yapay zeka modellerinin gerçek hayattan örnekler üzerinde ne kadar çok eğitim alması gerekiyorsa, o kadar iyi ve doğru sonuçlar verirler.

Microsoft araştırmacılarının BugLab'ı geliştirirken karşılaştığı en zorlu engellerden biri, araca insani bir kod ve niyet anlayışı kullanmaktı. Ancak artık bu çoğunlukla çözüldüğüne göre, BugLab'ın zamanla daha iyi olmasını bekleyebilirsiniz.

Derin Öğrenme vs. Makine Öğrenimi vs. AI: Nasıl Birlikte Gidiyorlar?

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkı bulmaya mı çalışıyorsunuz? İşte hepsinin anlamı.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında