抢程序员饭碗？自动写代码的Deep TabNine真如此神奇？

作者 | James Vincent等
编译 | 夕颜
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

导读：在过去的一年中，AI 生成书面文字的能力大大提高。通过扫描庞大的文本数据集，机器学习软件可以生成从短篇小说到歌词的各种令人信服的样本。现在，一个名为 Deep TabNine 的新程序，可以将相同的技术应用于编码世界。这个程序一经F推出便好评如潮，大有抢了程序员饭碗的架势。这个程序是否真有这么好用？我们来一探究竟。

[h1]什么是Deep TabNine？

[/h1]据外媒 The Verge 报道，Deep TabNine 是由滑铁卢大学的计算机科学本科生 Jacob Jackson 创建的编码自动完成器，程序员可以将它作为附件安装在他们选择的编辑器中，程序员写代码时，这个程序会给出下一行代码建议，每次提供一小段代码。你可以将它理解为 Gmail 的智能撰写功能用到了代码上。

据悉，Jacob 于 2018 年 2 月开始研究该软件的原始版本，在 11 月发布之前它叫做 TabNine。本月早些时候，他发布了一个更新版本，该版本使用由研究实验室 OpenAI 设计的深度学习文本生成算法模型 GPT-2 来改善能力。该模型使用 Transformer 架构，旨在解决自然语言处理中的问题，Deep TabNine 用这个架构来理解代码中的英语。例如，模型可以使用 if / else 语句来进行否定。在训练时，模型的目标是根据前面给定的 token 来预测下一个 token。

Deep TabNine 使用 GitHub 的近 200 万个文件进行了训练，它具有预先存在的知识，而不是仅仅从用户当前的项目中学习。此外，这个模型还引用以自然语言编写的文档来推断函数名称、参数和返回类型。它还能利用传统工具难以发现的小线索。例如，它可以理解 app.get_user（）的返回类型被假定为具有设置器方法的对象，且 app.get_users（）的返回类型被假定为列表。
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机器学习极大提高智能编码能力

[/h1]Jacob 表示，这种软件虽然并不新鲜事物，但机器学习已经大大地改善了它的功能。“这对我来说是解决了一个问题。”

Deep TabNine 的更新版本让程序员们留下了深刻印象，他们在 Twitter 上称这个软件“惊人”、“让人疯狂”和“绝对令人兴奋”。


用户 Franck Nijhof 是一位在闲暇时间从事开源家庭自动化软件工作的 IT 经理，他对 Deep TabNine 不仅感到惊讶，还觉得既兴奋又害怕。“我使用 Deep TabNine 的第一个小时内没有作用，因为我不停地被它惊讶到，脑子里一直不停地问它到底是怎么知道的？怎么做到的？” Nijhof 通过电子邮件告诉 The Verge。

这样的自动完成工具之前就有过，但 Nijhof 表示 Deep TabNine 的建议更准确。“我过去曾尝试过一些'通用'的智能编写程序，但它们很烦人而且没有帮助，”他说道，“TabNine 无疑是一个改变游戏规则的存在。”

特斯拉人工智能总监 Andrej Karpathy 也对这个程序赞不绝口：

深度学习自动编码 https://t.co/WenacHVj7z 非常酷！很久以前我在做 char-rnn（字符级循环神经网络）时尝试过相关的想法，但当时它并不是很有用。随着新工具（GPT-2）的出现和更多的关注，它将会发挥更大的作用。
- Andrej Karpathy（@karpathy），2019年7月18日

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机器学习预测让代码建议更优，支持22种语言

[/h1]Jackson 表示，该软件之所以可以提供更好的建议，是因为它可以进行预测。大多数自动填充程序必须解析用户已编写的内容来提出建议，就像人使用数学公式中的步骤一样理顺代码。相比之下，Deep TabNine 依赖于机器学习的能力来查找数据中的统计模式以进行预测。

与文本生成算法在大量书籍、文章和电影脚本数据集上进行训练的方式相同，Deep TabNine 对来自编码库 GitHub 的 200 万个文件进行了训练。它在这些数据中找到模式，并用其在任意给定代码行中可能出现的内容给出建议，无论是变量名还是函数。

Jackson 说，使用深度学习创建自动编码软件有几个优点。首先，它可以轻松添加对新语言的支持。只需要将更多的训练数据放入 Deep TabNine 中，它就会挖出模式。这意味着，Deep TabNine 支持大约 22 种不同的编码语言，而大多数同类型产品只支持一种。

Deep TabNine 支持的编码语言完整列表如下：

Python，JavaScript，Java，C ++，C，PHP，Go，C＃，Ruby，Objective-C，Rust，Swift，TypeScript，Haskell，OCaml，Scala，Kotlin，Perl ，SQL，HTML，CSS，Bash

最重要的是，由于深度学习的分析能力，Deep TabNine 提出的建议整体上具有很高的质量。而且，因为软件不会查看用户自己写的代码来提出建议，所以它可以从编码的那一刻开始就起作用，而不用等着从用户编写的代码中寻找蛛丝马迹。
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TABNINE并不完美：不擅长创造性代码

[/h1]当然，这个软件也并非完美。它在提出建议时会出错，另外，它也不是对所有类型的编码都有用。Hacker News 和 r / program subreddit 的用户已经找到了它的各种优点和编程漏洞（但大多数倾向于正面评论）。

用户1：免费版本 200 KB 的限制对于实际代码库来说太低了，有考虑过提高限制吗？

Jacob Jackson 回复：可以试下付费版 30 天返款。所有版本的 TabNine 仍然适用于大于索引限制的项目。索引中将添加和删除文件，以确保索引文件与用户正在编辑的文件尽可能相关。

用户2：可以用，但不是很好用。对于你最喜欢的编辑器不支持或没有插件的语言来说，这是一个非常酷的技术，但是如果编辑器已经对语言有很好的支持（比如 VSCode for Typescript），它可能不会比连接自动完成的编辑器更好用。

用户3：添加 IntelliJ Idea 支持，我会买它:)

用户 4：支持 Emacs 后，我会买！

对于这个为程序员构建的编码工具的编辑器和工作流程精确度，大家也有很多看法。

Jackson 也坦承了 Deep TabNine 的一些缺点，如它更适合某些类型的编码。它在自动完成相对死记硬背的代码时效果最好，这种编程已经被做过数千次，只有很小的变化。但是，它并不擅长用户用于解决新问题的探索性代码。考虑到软件的智能来自数据中的模式，这并不奇怪。

那么，它对于普通程序员真的有用吗？这取决于很多因素，比如他们使用的编程语言，他们想要实现的目标等。但 Jackson 表示，与其说是一个人类编码助手，它更像是一种更快的输入法（一种常见的被称为结对编程的做法）。

“想象一下，现在所有的程序员都在使用相当于手机的键盘打字，而使用 Deep TabNine 有点像转而去使用常规键盘，”他说道。这款软件可以提高用户输入信息的速度，并且可以提高工作效率，“因为你可以花更多时间考虑内容而不是细节。”但它不会按照你的方式编写代码，而你也确实需要要密切关注它的动向。
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如何使用 Deep TabNine？
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虽然集成深度学习模型具有多种优势，但使用它需要大量的算力。Jackson 明确提到，在笔记本电脑上运行无法实现 TabNine 用户习惯的低延迟。对此，他们提供了一种解决方案——TabNine Cloud（Beta）服务，该服务将使用户能够使用 TabNine 的服务器进行 GPU 加速自动完成。访问 TabNine Cloud，可以在此处免费注册：https://tabnine.com/beta_signup

但是，有许多人更愿意将代码保存在他们的机器上。为了确保代码的隐私性和安全性，TabNine 团队正在研究以下用例：

他们承诺在未来推出尺寸减小的模型，个人开发者可以在笔记本电脑上运行，提供合理的延迟。
企业可以选择模型许可，在自己的硬件上运行。他们还提供训练自定义模型，以了解企业代码库特有的独特模式和样式。

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商业化前途未定

[/h1]目前，Jackson 正在考虑下一步该用这款软件做些什么，以及是否值得商业化。他说，他本人目前在一家大型科技公司有一份全职工作，他还不想放弃，但来自各领域的人都对这款软件表示“非常感兴趣”。“我还没有真正决定我想用它做什么。”

目前，TabNine 的个人许可用费用为 49 美元，商业用途费用为 99 美元，个人必须注册 Deep TabNine 测试版才能访问新的深度学习功能。购买许可之后， TabNine 能够索引更多文件，给出更多相关建议。

网站上写道：“TabNine 每分钟至少可以为你节省 1 秒钟。如果你认为你的时间价值超过 1.40 美元/小时，它将帮你在不到一年的时间内收回成本。“

他说，如果他能够使用开源软件创建这样的程序，那么 AI 辅助编码的未来就是一片光明。

“这是在这个领域工作的每个人的目标，告诉计算机你想要写什么样的代码，它就能帮你写，”他说道。“我们目前距离实现这个目前还很远，但我认为这种工具可以帮助你更方便地表达自己的想法。”

原文链接：
https://www.theverge.com/2019/7/24/20708542/coding-autocompleter-deep-tabnine-ai-deep-learning-smart-compose
https://hub.packtpub.com/introducing-deep-tabnine-a-language-agnostic-autocompleter-based-on-openais-gpt-2/

(*本文为 AI科技大本营编译文章，转载请联系微信 1092722531)

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