近日，英特爾發布與麻省理工學院、佐治亞理工學院共同研發的全新機器編程系統。該系統稱為機器推理代碼相似度系統（MISIM），是一款檢測軟件意圖的自動化引擎，通過識別代碼結構、分析與其它功能相似代碼的句法差異實現。

英特爾機器編程研究院創始人、首席科學家及總監Justin Gottschlich表示：“英特爾機器編程的最終目標是讓每個人都能創建軟件。當這一目標完全實現時，每個人都可以通過自己最擅長的方式，如代碼、自然語言或其他方式向機器表達自己的設計意圖，從而創建軟件。這是一個大膽的目標，需要付出許多努力，MISIM是我們邁出的堅實一步。”

隨著異構計算崛起，硬件、軟件系統變得越來越復雜，以及跨架構專業編程人員的稀缺，導致業界對新開發方法的需求愈加凸顯。“機器編程”一詞在英特爾研究院和麻省理工學院聯合發布的《機器編程的三大支柱》論文中首次提出，旨在通過自動化工具提升開發效率。在多種新興機器編程工具中，代碼相似度是一項關鍵技術，它具備精準、高效實現軟件開發流程自動化的潛力，從而滿足跨架構編程需求。

然而，建立精準的代碼相似度系統本身是一個較為棘手的問題。這些系統需要識別兩個代碼段是否具有相似特征、是否需要實現相似目標。在只提供源代碼的情況下，這是非常難以實現的。但英特爾與麻省理工學院及佐治亞理工學院聯合開發的MISIM可以精準識別兩段代碼是否運行相似的計算過程，即使這兩段代碼使用不同的數據結構和算法。正如Gottschlich所闡述的，“這是實現機器編程偉大愿景的重要一步。”

MISIM與現有代碼相似度系統最關鍵的不同點在于，它擁有創新的上下文感知語義結構（CASS），可以提取出代碼真正的用途。與其它現有方法不同的是，CASS可以配置到特定上下文環境，在更高層次抓取描述代碼的信息。因此，CASS可以提供更精準的洞察如“代碼能實現什么”，而不是“如何實現”的問題。此外，MISIM無需使用編譯器（將人類可讀源代碼轉換為計算機可執行機器代碼的程序）即可完成所有這些工作。所以與現有系統相比，MISIM就有了更多優勢，包括能夠在開發人員尚在編寫的不完整代碼段上執行，對于推薦系統和自動bug修復等應用情景來說，具有重要實際意義。

一旦代碼結構整合到CASS以后，根據設計目標，多個神經網絡系統會對代碼段給出相似度評分。換言之，如果兩段代碼結構看起來很不一樣，但執行的都是同一個功能，這些神經網絡系統將給出“高度相似”的評分。

通過將這些原則整合到統一系統中，英特爾、麻省理工學院和佐治亞理工學院的研究員發現，MISIM識別相似代碼段的精確度是此前最先進系統的40倍。

英特爾將繼續拓展MISIM的功能，目前已經從研究階段進入演示階段，目標是打造一款代碼推薦引擎，協助軟件開發人員在英特爾多種異構架構上進行編程開發。此類系統可以識別開發人員簡單算法輸入背后的意圖，并推薦語義相近但性能更好的候選代碼。

英特爾機器編程研究院同時也與英特爾軟件部門進行合作，研究如何將MISIM整合到日常開發工作當中。Gottschlich同時也兼任賓夕法尼亞大學兼職助理教授，他希望幫助軟件部門以及整個英特爾公司提升生產效率，并消除編程中修復bug等單調的工作。Gottschlich表示：“如果機器能做到自動檢查和修復bug，我想大多數開發人員一定非常愿意讓它來承擔這項工作，至少我會。”

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