Facebook, TransCoder 출시: 하나의 프로그래밍 언어를 다른 프로그래밍 언어로 높은 정확도로 변환하는 AI

페이스북 연구원들은 인공 지능 애플리케이션을 위한 프로그래밍 언어 변환기를 성공적으로 개발했다고 발표했습니다 . TransCoder라는 이 도구는 소스 코드를 하나의 고급 프로그래밍 언어에서 다른 고급 프로그래밍 언어로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 C++ 에서 Java, Python 으로 또는 그 반대로 전환합니다.

비지도 학습을 기반으로 구축된 TransCoder는 라벨이 지정되지 않고 최소한의 인간 감독을 통해 데이터 세트에서 이전에 발견되지 않은 패턴을 검색합니다. 계산에 따르면 TransCoder는 기존 상용 도구보다 훨씬 우수합니다.

Facebook TransCoder는 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 소스 코드를 매우 정확하게 변환할 수 있습니다.

오래된 언어를 사용하는 소스 코드를 Java 및 C++ 와 같은 보다 현대적이고 효과적인 프로그래밍 언어로 변환하는 것은 시간과 비용 측면에서 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. 또한, 이 일을 수행하는 사람들은 기존 언어와 새로운 언어에 대한 심층적인 지식이 필요합니다. 예를 들어, 호주의 Commonwealth Bank는 전체 시스템의 소스 코드를 COBOL에서 Java로 변환하는 데 5년과 7억 5천만 달러의 비용을 들였습니다.

이론적으로 프로그래밍 언어 변환기는 위 프로세스를 크게 지원할 수 있으므로 프로그래머가 소스 코드를 처음부터 다시 작성할 필요가 없습니다. 그러나 실제로 프로그래밍 언어는 서로 다른 구문 세트를 사용하고 API 플랫폼, 표준 함수 라이브러리 및 유형에 따라 다른 변수를 사용할 수 있기 때문에 변환기를 구축하고 완벽하게 만드는 것은 매우 어렵습니다.

그러나 비지도 학습을 사용하는 Facebook의 TransCoder는 C++, Java 및 Python 간에 높은 정확도로 변환할 수 있습니다. TransCoder는 프로그래밍 언어와 동일한 기능을 공유하는 유사한 코드 세그먼트를 기록하고 매핑하여 교육됩니다. TransCoder를 교육하는 데 사용되는 소스 코드는 TransCoder가 상황에 따라 예측할 수 있도록 임의의 코드 조각으로 마스킹됩니다.

자동 인코딩 노이즈 제거라는 또 다른 프로세스는 일관되지 않고 불분명한 입력 데이터가 제공될 때 자동으로 유효한 코드 줄을 생성하도록 TransCoder를 교육합니다. 마지막으로, 소스 코드 역컴파일 프로세스를 통해 TransCoder는 향후 교육에 사용할 수 있는 병렬 데이터 시스템을 만들 수 있습니다.

TransCoder의 다국어 특성은 "for", "while", "if" 및 "try"와 같은 프로그래밍 언어 전반의 공통 "앵커" 집합에 의해 더욱 "자양화" 됩니다. , 숫자, 수학 연산자 및 영어 문자열. 디컴파일 프로세스는 TransCoder가 시간이 지남에 따라 품질을 향상하는 데도 도움이 됩니다.

Facebook 연구원들은 280만 개의 오픈 소스 저장소가 포함된 GitHub의 공개 데이터 세트에서 TransCoder를 교육했습니다. 이 훈련 과정의 목표는 TransCoder가 기능 수준에서 하나의 프로그래밍 언어를 다른 프로그래밍 언어로 변환하도록 돕는 것입니다. 사용 가능한 모든 소스 코드에 대해 TransCoder를 실행한 후 자동 인코딩 및 디컴파일을 사용하는 노이즈 제거 구성 요소만 해당 기능에 대해 추가로 훈련되었으며 6,000개의 프로그래밍 언어 토큰에서 작동하는 구성 요소가 산재해 있었습니다.

TransCoder를 평가하기 위해 연구원들은 프로그래밍 문제를 컴파일하고 여러 프로그래밍 언어로 솔루션을 제공하는 온라인 플랫폼인 GeeksforGeeks에서 C++, Java 및 Python에서 852개의 병렬 함수를 추출했습니다. 이러한 방식으로 그들은 동일한 입력이 주어졌을 때 가상 함수가 기준과 동일한 출력을 생성하는지 여부를 테스트하기 위해 새로운 측정 시스템인 계산 정확도를 개발했습니다.

Facebook은 최고의 TransCoder 버전이라도 아직 입력에 비해 정확한 함수 구조를 많이 생성하지 못한다는 점을 인정합니다. 그러나 일반적으로 이 도구의 변환 결과는 계산 정확도가 높습니다. 다음은 Facebook이 계산한 TransCoder의 정확도 통계입니다.

• C++에서 Java로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 74.8%를 달성했습니다.
• C++에서 Python으로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 67.2%를 달성했습니다.
• Java에서 C++로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 91.6%를 달성했습니다.
• Python에서 Java로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 56.1%를 달성했습니다.
• Python에서 C++로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 57.8%를 달성했습니다.
• Java에서 Python으로 변환할 때 TransCoder는 예상 결과의 68.7%를 달성했습니다.

연구원에 따르면 TransCoder는 각 언어의 특정 구문은 물론 언어의 데이터 구조 및 방법에 대한 명확한 이해를 보여주었습니다. TransCoder는 또한 이름이 바뀐 입력 변수와 같은 작은 수정 사항에 적응하면서 각 언어의 라이브러리를 정확하게 조정할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 TransCoder는 아직 변환 과정에서 특정 변수를 식별하지 못했습니다. 그러나 연구원들은 여전히 ​​TransCoder가 전문 지식을 기반으로 규칙을 수동으로 다시 작성하여 생성된 프레임워크보다 우수하다고 평가합니다.

페이스북 외에도 많은 대기업들도 인간을 대신해 '코드 작성'이 가능한 AI 개발에 관심을 갖고 있다.

"TransCoder는 심층적인 지식 없이도 모든 프로그래밍 언어로 쉽게 일반화됩니다. 효율성 측면에서 TransCoder는 기존 상용 솔루션보다 훨씬 우수합니다 ."라고 Facebook 연구진은 주장합니다. "우리의 실험 결과는 생성된 함수가 구문적으로 올바른지 확인하기 위해 디코더에 간단한 제약 조건을 추가함으로써 TransCoder의 많은 버그를 쉽게 수정할 수 있음을 보여줍니다. 또는 이 문제에 대한 특수 아키텍처를 만들 수 있습니다."

페이스북 외에도 수많은 거대 기업들도 인간 대신 '코드 작성'이 가능한 AI 시스템 개발에 관심을 갖고 있다. 올해 초 Microsoft Build 컨퍼런스에서 OpenAI는 영어 댓글을 기반으로 모든 기능을 갖춘 소프트웨어를 작성할 수 있는 기능을 갖춘 GitHub에서 훈련된 인공 지능을 시연했습니다. 2년 전 라이스 대학은 공개적으로 공유된 코드 라인에서 "의지"를 합성하여 자체 소프트웨어를 작성할 수 있는 Bayou라는 시스템을 만들었습니다.

Intel Labs의 이사인 Justin Gottschlich는 "이러한 AI 시스템은 소프트웨어 개발 프로세스에서 세세한 부분을 제거하는 데 도움이 될 것입니다 ."라고 말했습니다. "그들은 프로그래머가 버그를 해결하여 소프트웨어 개발 속도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 프로그래밍 배경이 없는 사람들도 참여할 수 있는 기술 업계의 일자리 수를 늘리는 데 도움이 됩니다. 이 사람들은 창의적인 작업을 맡고 코딩 부분을 떠날 것입니다. AI에게."

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