Intel представив систему машинного програмування Machine Inferred Code Similarity
Intel представила систему машинного програмування Machine Inferred Code Similarity
Компанія Intel представила машинну систему програмування Machine Inferred Code Similarity, здатну розпізнавати, для чого призначена та чи інша частина програмного продукту. Для цього система вивчає структуру вихідного коду і аналізує код програм зі схожими властивостями. Точність подібності коду машинного висновку до 40 разів вища, ніж у сучасних систем перевірки коду. Рішення може бути використано для широкого кола завдань – від рекомендацій з програмування до автоматичного виправлення помилок. MISIM був розроблений компанією Intel спільно з Массачусетським технологічним інститутом (MIT) і Технологічним інститутом Джорджії.
Створення систем для точної ідентифікації подібного коду залишається невирішеною проблемою. Сучасним комп'ютерам до сих пір вкрай складно визначити ступінь схожості двох фрагментів програми на основі аналізу їх вихідного коду, а також зрозуміти, що обидва фрагмента виконують однакові функції. Система подібності коду Machine Inferred здатна найбільш точно визначити на сьогоднішній день, коли дві частини вихідного коду виконують аналогічні обчислення, навіть якщо вони мають різні алгоритми і структуру даних.
Ключовою відмінністю між подібністю коду Machine Inferred і існуючими системами визначення подібного коду є нова семантична структура з урахуванням конкуренції (CASS). Мета CASS - визначити, для чого потрібен той чи інший фрагмент коду. Його можна встановити в певний контекст , що дозволяє йому більш ефективно збирати інформацію, яка описує код.
Після того, як структура коду інтегрована в CASS, кілька нейронних мереж оцінюють ступінь подібності двох фрагментів на основі завдань, які їм необхідно вирішити. Тобто , якщо дві частини коду виглядають по-різному за структурою, але виконують однакові функції, нейронні мережі будуть оцінювати їх як схожі.
Ще однією особливістю подібності коду Machine Inferred є те, що в ньому не використовується компілятор. Це дозволяє системі аналізувати неповні фрагменти коду, які знаходяться в процесі розробки, що є одним з найважливіших властивостей для реалізації системи підказок і автоматичного виправлення помилок.
Об'єднавши всі ці підходи в єдину систему, дослідники Intel, MIT і Технологічного інституту Джорджії встановили, що MISIM дозволяє ідентифікувати подібні фрагменти коду до 40 разів точніше, ніж інші існуючі на сьогоднішній день рішення.
В даний час подібність коду Machine Inferred знаходиться на доопрацюванні, проте проект вже перейшов від стадії дослідження до демонстраційних моделей. Вони повинні реалізувати механізм рекомендацій вихідного коду для програмістів, які створюють додатки, що працюють на гетерогенних архітектурах. Така система зможе розпізнавати завдання розробленого алгоритму безпосередньо в процесі його створення і пропонувати семантично схожі, але більш ефективні варіанти його реалізації.
