词句混杂句句自相矛盾可将自然语言转换为现成的代码

该工具范围小但潜力大

2020 年 9 月，微软购买了OpenAI 构建的 AI 语言工具 GPT—3 背后技术的独家许可现在，这家总部位于华盛顿州雷德蒙德的科技巨头宣布了该程序的第一个商业用例:该公司 PowerApps 软件中的一项辅助功能，可将自然语言转换为现成的代码

该功能的范围有限，只能在Microsoft Power Fx 中生成公式，Microsoft Power Fx是一种源自 Microsoft Exce的l 公式的简单编程语言，主要用于数据库查询但它显示了机器学习通过充当代码的自动完成工具来帮助新手程序员的巨大潜力

我们为什么不说正常人的语言

对数字解决方案的需求很大，但编码人员不足仅在美国就有 100 万开发人员短缺，微软低代码应用程序平台的 CVP Charles Lamanna 告诉The Verge那么，与其让世界学习如何编码，不如让开发环境使用普通人的语言

编码员的自动完成

微软一直通过 Power Platform 追求这一愿景，Power Platform 是其面向企业客户的低代码，无代码软件套件这些程序作为 Web 应用程序运行，可帮助无法聘请经验丰富的程序员的公司处理基本的数字任务，例如分析，数据可视化和工作流自动化GPT—3 的天才在 PowerApps 中找到了归宿，PowerApps 是套件中的一个程序，用于创建简单的 Web 和移动应用程序

Lamanna 通过打开由可口可乐构建的示例应用程序来演示该软件，以跟踪其可乐浓缩物的供应情况应用程序中的元素可以在应用程序周围拖放，就像用户在安排 PowerPoint 演示文稿一样但是，创建允许用户运行特定数据库查询的菜单需要 Microsoft Power Fx 公式形式的基本编码

这是从无代码到低代码的阶段，Lamanna 说您从拖放，单击，单击到编写公式这很快就变得复杂了 这使得现在是寻求机器学习帮助的正确时机

微软没有让用户学习如何在 Power Fx 中进行数据库查询，而是更新了 PowerApps，以便他们可以简单地用自然语言写出他们的查询，然后 GPT—3 将其转换为可用代码因此，例如，用户无需使用查询FirstN， 'Purchase Date'， Descending)， 10)来搜索数据库，他们只需写显示 10 个产品名称中有 Super Fizzy 的订单，并按购买日期排序，最新的在顶部，GPT—3 将生成正确的代码

这是一个简单的技巧，但它有可能为数百万用户节省时间，同时还使非编码人员能够构建以前无法实现的产品我记得当我们在星期五晚上制作第一个原型时，我使用了它，我就想'天哪，这太棒了，'Lamanna 说我已经很久很久没有在使用技术时有这种感觉了

该功能将于 6 月提供预览版，但微软并不是第一个以这种方式使用机器学习的公司最近几年来出现了许多AI辅助编码程序，其中一些，例如Deep TabNine，也由GPT系列提供支持这些程序显示出前景，但尚未广泛使用，主要是由于可靠性问题

众所周知，编程语言是善变的，微小的错误可能会导致整个系统崩溃而人工智能语言模型的输出往往是随意的，词句混杂，句句自相矛盾结果是经常需要编码经验来检查AI编码自动完成程序的输出当然，这削弱了他们对新手的吸引力

POWER FX 的简单性是它在这种情况下的最大优势

但是微软的实现比其他系统有一大优势:Power Fx 非常简单该语言源于 Microsoft Excel 公式，Lamanna 解释说，并且它的功能受到很大限制它是数据绑定的单行表达式，没有构建和编译的概念你写的东西会立即计算，他说它没有 Python 或 JavaScript 等编程语言的强大功能或灵活性，但这也意味着它没有太多空间来犯人工智能辅助错误

作为额外的保护措施，Power Apps 界面还将要求用户确认从其输入生成的所有 Power Fx 公式拉曼纳认为，这不仅会减少错误，而且伴随着时间的推移甚至会教用户如何编码这似乎是一个乐观的阅读同样可能的是，人们会不假思索地确认计算机给他们的第一个选项，因为我们倾向于处理从 cookie 到 Tsamp，C 的许多弹出窗口

减轻偏见

该功能加速了微软低代码，无代码的野心，但作为 GPT—3 的主要商业应用，它也值得注意，GPT—3 是主导当代人工智能领域的一种新型人工智能语言模型。

这些系统非常强大，能够生成几乎任何类型的文本，您可以想象并以各种方式操纵语言，许多大型科技公司已经开始探索它们的可能性谷歌已将其自己的语言 AI模型 BERT纳入其搜索产品，而 Facebook 则使用类似的系统执行翻译等任务

一个基于 GPT—3 的医疗聊天机器人告诉模拟病人自杀

但是这些模型也有它们的问题他们能力的核心通常来自于研究从网络上抓取的大量文本数据中发现的语言模式与微软的聊天机器人 Tay 一样，它学会了重复 Twitter 用户的侮辱性和辱骂性言论，这意味着这些模型能够编码和复制各种性别歧视和种族主义语言他们产生的文本也可能以意想不到的方式有毒例如，一个基于 GPT—3 的实验性聊天机器人旨在提供医疗建议，通过告诉模拟患者自杀来安慰他们

减轻这些风险的挑战取决于人工智能的确切功能在微软的案例中，使用 GPT—3 来创建代码意味着风险很低，Lamanna 说，但并非不存在该公司通过对 Power Fx 公式示例进行训练，对 GPT—3 进行了微调，以翻译为代码，但该程序的核心仍然基于从网络上学习的语言模式，这意味着它保留了这种潜在的毒性和偏见

Lamanna 举了一个用户要求程序查找所有优秀的求职者的例子它将如何解释该命令GPT—3 有能力发明标准来回答这个问题，并且有可能假设好是白人名字的同义词，因为这是有偏见的招聘做法所青睐的众多类别之一

微软表示正在通过多种方式解决这个问题第一个是实施系统不会响应的单词和短语的禁止列表如果你让 AI 产生一些不好的东西，我们不会为你产生它，Lamanna 说如果系统产生它认为可能有问题的东西，它会提示用户将其报告给技术支持然后，有人会来注册问题

但是在不限制其功能的情况下使程序安全是很困难的，Lamanna 说按种族，宗教或性别过滤可能具有歧视性，但它也可能具有合法的应用程序，而且听起来 Microsoft 仍在研究如何区分差异

就像任何过滤器一样，它并不完美。积累实际场景落地数据，实现AI模型的快速更新迭代。物联网平台型企业可以形成“应用落地-数据积累-算法优化市场接受度提升-应用落地”的飞轮效应。以自动驾驶场景为例，特斯拉在车载计算机上搭载FSD系统，实现实时数据采集并在云端自有超算中心进行神经网络模型训练，再将模型通过OTA推送到用户端，通过自动化的数据闭环，逐步覆盖各种场景并提升自动驾驶可靠性。。

就像任何过滤器一样，它并不完美，Lamanna 说，并强调用户必须确认 AI 编写的任何公式，并暗示任何对该程序的滥用最终将由他们负责人类确实选择注入表情我们从不自动注入表达式，他说

尽管存在有关该程序实用程序的这些和其他未解决的问题，但很明显，这是微软更大实验的开始不难想象，一个类似的功能被集成到 Microsoft Excel 中，它将覆盖数亿用户，并极大地扩展了该产品的可访问性

当被问及这种可能性时，Lamanna 端庄，但他确实说计划是在 Power Fx 本身可以访问的任何地方提供 GPT—3 辅助编码Power Fx 出现在微软产品的许多不同地方，他说因此，期待 AI 在未来更频繁地完成您的代码

郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。