Новое ПО автозаполнения на базе AI для кодировщиков работающее с 22 языками програмирования

За прошедший год ИИ серьезно улучшил свою способность генерировать письменную речь. Сканируя огромные объемы данных текста, программное обеспечение машинного обучения может производить убедительные образцы всего: от коротких рассказов до текстов песен. Теперь те же самые методы применяются в мире кодирования с помощью новой программы под названием Deep TabNine. Deep TabNine - это механизм, известный как автозаполнение кодирования. Программисты могут установить его как дополнение в своем редакторе по своему выбору. Когда они начнут писать, программа предложит, как продолжить каждую строку, выдавая небольшие порции за раз. Думайте об этом как о функции Smart Compose Gmail, но только для кода. Об этом сообщает Информатор Tech, ссылаясь на The Verge. Джейкоб Джексон, студент по информатике в Университете Ватерлоо, который создал Deep TabNine, говорит, что такого рода программное обеспечение не является новым, но машинное обучение значительно улучшило его возможности. «Это решило проблему для меня», - говорит он The Verge.

Autocompletion with deep learning https://t.co/WenacHVj7z very cool! I tried related ideas a long while ago in days of char-rnn but it wasn`t very useful at the time. With new toys (GPT-2) and more focus this may start to work quite well. pic.twitter.com/XSV9O7yxpf

— Andrej Karpathy (@karpathy) 18 июля 2019 г.

Джексон начал работу над оригинальной версией программного обеспечения TabNine в феврале прошлого года, прежде чем запустить его в ноябре. Ранее в этом месяце он выпустил обновленную версию, которая использует алгоритм генерации текста с глубоким обучением под названием GPT-2. Ее разработали в исследовательской лаборатории OpenAI для улучшения возможностей будущего ПО. Обновление серьезно впечатлило программистов, которые назвали его «удивительным», «безумным» и «абсолютно сногсшибательным» в Twitter. Один пользователь, Franck Nijhof, ИТ-менеджер, который в свободное время работает над программным обеспечением для домашней автоматизации с открытым исходным кодом, говорит, что Deep TabNine его не просто удивил - он был приятно испуган. «Первый час, когда я использовал Deep TabNine, он был бесполезен, так как меня постоянно останавливало изумление, когда я пытался его подробно рассмотреть», - сказал пользователь. Он продолжал спрашивать себя: «Откуда он это знает? Как?". Подобные инструменты автозаполнения не новы, но Найхоф говорит, что предложения Deep TabNine намного точнее. «Я пробовал некоторые умные «универсальные» методы в прошлом, но они были раздражающими и бесполезными», - говорит он. «TabNine, несомненно, изменит правила игры». Программное обеспечение предлагает лучшие варанты, потому что оно работает на прогнозирующей основе, говорит Джексон. Большинству автозаполнителей приходится анализировать то, что пользователь уже написал, чтобы делать предложения, работая с их кодом, как если бы вы выполняли шаги в математической формуле. Deep TabNine, для сравнения, опирается на способность машинного обучения находить статистические закономерности в данных, чтобы делать свои прогнозы. Аналогично тому, как алгоритмы генерации текста обучаются на огромном числе книг, статей и сценариев фильмов, Deep TabNine обучается на 2 миллионах файлов из репозитория кодирования GitHub. Он находит шаблоны в этих данных и использует их, чтобы предположить, что может появиться дальше в любой строке кода, будь то имя переменной или функция. По словам Джексона, использование глубокого обучения для создания программного обеспечения для автозаполнения дает несколько преимуществ. Для начала легко добавить поддержку новых языков. Вам нужно всего лишь добавить больше тренировочных данных в Deep TabNine, и он найдет шаблоны. Это означает, что Deep TabNine поддерживает около 22 различных языков программирования, в то время как большинство альтернатив работают только с одним. Полный список поддерживаемых Deep TabNine языков: Python, JavaScript, Java, C ++, C, PHP, Go, C #, Ruby, Objective-C, Rust, Swift, TypeScript, Haskell, OCaml, Scala, Kotlin, Perl , SQL, HTML, CSS и Bash. Что наиболее важно, благодаря аналитическим способностям глубокого обучения, предложения, сделанные Deep TabNine, имеют высокое общее качество. И поскольку программное обеспечение не смотрит на собственный код пользователя, чтобы вносить предложения, оно может начать помогать проектам с самого начала, а не ждать получения некоторых подсказок от кода, который пишет пользователь. Программное обеспечение, конечно, не идеально. Оно допускает ошибки в своих предложениях и не одинаково полезно для всех типов кодирования. Пример работы кода Лучше всего он работает при автозаполнении относительно замкнутого кода, такого рода программирование, которое выполнялось тысячи раз с небольшими вариациями. В настоящее время Джексон обдумывает, что делать дальше с программным обеспечением и стоит ли его коммерциализировать. Сейчас лицензия на TabNine стоит $49 для личного использования и $99 для бизнес-использования. При этом отдельным пользователям необходимо подписаться на бета-версию Deep TabNine, чтобы получить доступ к новым функциям глубокого обучения. Ранее мы сообщали о том, что хакеры взломали сайт компании-партнера российских спецслужб. Также писали про то, что «раздевающее» приложение DeepNude выставили на аукцион.