为程序员添上“翅膀”的机器学习软件Codex有多神奇

8月12日雷锋网消息,人工智能研究公司OpenAI发布了一款新的机器学习软件。该软件名为Codex,它可以将英语翻译成代码,旨在消减专业程序员的工作量,帮助业余爱好者编码。据悉,OpenAI向媒体展示了Codex如何使用自然语言构建简单的网站和基本游戏,以及如何在不同的编程语言之

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  8 月 12 日雷锋网消息,人工智能研究公司 OpenAI 发布了一款新的机器学习软件。该软件名为 Codex,它可以将英语翻译成代码,旨在消减专业程序员的工作量,帮助业余爱好者编码。

  据悉,OpenAI 向媒体展示了 Codex 如何使用自然语言构建简单的网站和基本游戏,以及如何在不同的编程语言之间进行翻译并处理数据查询。

  只要用户在软件中输入英文命令,比如“创建一个侧面有菜单、顶部有标题的网页”,Codex 即可将其翻译成代码。

  Codex 还具有控制其他程序的能力。在演示中,Brockman 展示了如何使用该软件为 Microsoft Word 创建语音界面。因为 Word 有自己的 API,Codex 可以在根据用户口述命令创建的代码中,向 Word 提供指令。

  Brockman 将一首诗复制到 Word 文档中,然后通过 Codex 告诉 Word,首先删除所有缩进,然后对行进行编号,然后计算某些单词的频率,依此类推。软件运行非常流畅。经过测试 Codex 不仅能控制 Word 还能控制 Spotify 和 Google 日历等其他程序。

  不过该软件并非万无一失,需要一定的耐心才能操作。OpenAI 的 CTO 兼联合创始人 Greg Brockman 在接受媒体的采访时表示:“通常意义下编程分为两部分,第一部分是认真思考一个问题并尝试理解它,并且将这些小片段映射到现有代码、库、函数和 API 中;第二部分用编码将它展示出来,但这是 Codex 最擅长的,它可以减少某项工作所需的程序员人数。”

  此前,OpenAI 发布过一个类似功能的学习软件,是为 GitHub 构建的一个名为 Copilot 的工具,这是一个由微软拥有的代码存储库。Copilot 类似于 Gmail 中的自动代码补全工具,为用户写代码提供建议。不过,OpenAI 的新版 Codex 更加先进和灵活,不仅可以补全代码,还可以创建代码。

  雷锋网了解到,Codex 建立在 OpenAI 的语言生成模型 GPT-3 之上,GPT-3 在大量互联网上进行了训练,因此可以以令人印象深刻的方式生成和解析书面文字。

  用户发现 GPT-3 的一个应用程序是生成代码,但 Codex 升级了功能,可以从网络上抓取开源代码存储库并且进行培训,这导致许多程序员抱怨 OpenAI 从他们的工作中不公平地获利。例如,OpenAI 的 Copilot 工具通常会建议其他人编写的代码片段,并且该程序的整个知识库最终源自开源工作,共享以造福个人而非公司。类似的批评可能也会针对 Codex。

  当被问及这些,Brockman 表示:“新技术即将到来的当下,我们需要通过辩论来获取观点,同时我们将接受大家的反馈,也将以不同的方式工作。” 同时,他认为更广泛的编码社区最终将从 OpenAI 的工作中受益。而且这些类型的技术可以重塑经济,并为人类创造一个更美好的世界。

  值得一提的是,OpenAI 看好 Codex 改变编程和计算的潜力。那么 Codex 如何改变编程的未来?Brockman 表示它可以帮助解决美国的程序员短缺问题,而 Zaremba 则认为 Codex 将会是编码演进历史的关键节点。

  早期的编程是通过创建必须输入机器的物理穿孔卡来完成的,后来人们发明了第一门编程语言并开始改进这些语言。这些编程语言类似于英语,使用诸如“打印”或“退出”之类的词汇,因此越来越多的人学会编程。基于 AI 的编程辅助技术,或许下一步将会是完全取消专门的编码语言,用英语命令取而代之。

  Zaremba 表示:“这些阶段中的每一段发展都代表着编程语言变得越来越高级,而且我们认为 Codex 正在让计算机更接近人类,让他们开口说英语而不仅仅用机器代码显示。” 并且 Codex 本身可以使用十多种编码语言,包括 JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 TypeScript。相比之下它最精通 Python。

  作为一家初创公司的 OpenAI 表示并不想使用 Codex 构建自己的工具,因为它更适合被用来改进核心模型。

  对此,大家有何想法呢,欢迎评论区讨论。

  本文由雷锋网编译,参考来源:https://www.theverge.com/2021/8/10/22618128/openai-codex-natural-language-into-code-api-beta-access?scrolla=5eb6d68b7fedc32c19ef33b4

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