你給需求文件，AI就能幫你開發安卓App

2021-06-07 18:25:18

豐色發自凹非寺量子位報道 | 公眾號 QbitAI

用自然語言生成程式碼不算稀奇，但現在，這項技術涉及的業務範圍真是越來越廣了。

就有一個叫做Text2App的「AI」，你「喂」給它一串文字需求，它就能直接給你「消化」成安卓應用！

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不信你看。

這是輸入的文字：

創建一個APP，上面有一個視訊、一個按鈕，一個文字轉語音的功能以及一個手機加速感測器。點選按鈕，播放視訊；搖晃手機，念出文字「happy Text2App」。

整個過程除了等編譯花上幾分鐘，無需別的程式碼操作，就能直接生成下面這樣一個安卓應用：

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不知廣大程式設計師們尤其是安卓開發，看完感覺如何？

介於文字描述和源碼之間的「中間語言」

Text2App這個框架出自加州大學洛杉磯分校和孟加拉國工程技術大學。

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它不是直接將自然語言生成源碼，而是先生成中間語言，再由編譯器生成源碼。

為什麼要先生成中間語言呢？

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因為此前大多數根據文字描述生成程式的研究都是基於端到端的神經機器翻譯(NMT) 模型，類似於Google 翻譯，將自然語言直接翻譯成源碼。

雖然其中一些效果還不錯，但大多數無法生成大一點的、上百行程式碼的程式。

為了克服這個限制，研究人員就在這個過程發明了一個新的形式語言（formal language）做「橋樑」。

它能「搞懂」複雜的源碼，並將使用者給定的自然語言轉換出一小部分tokens（標記），再形成一個簡單的程式表示程式碼。

最後用研究人員開發的一個編譯器，就能把這個中間語言轉換成源碼。

最理解程式語言的還是編譯器，完全讓AI來生成複雜的程式還不行，所以離不開編譯器的大力支援。

當然，生成中間語言還是靠的神經機器翻譯模型。

下面是「文字描述轉換成APP」的具體流程：

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文字描述：

Create an app with a textbox, a button named 「Speak」, and a text2speech. When the button is clicked, speak the text in the text box.

上面這段自然語言首先被格式化（例如將「Speak」轉為「 ‘STRING0’:’Speak’ 」），然後交給一個有編碼器和解碼器的Seq2Seq神經網路翻譯成簡單的應用程式表示（SAR）——這就是上面說的中間語言：

<complist> <textbox> <button> string0 </button> <text2speech> </complist><code> <button1clicked> <text2speech1> <textboxtext1> </text2speech1></button1clicked> </code>

再通過SAR編譯器將中間語言轉換成MIT App Inventor源碼檔案(.scm/.bky)，由MIT打包成最終可用的安卓端應用程式即可。

下面是自然語言和中間語言（SAR）自動合成的示意圖，很直觀：

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功能還比較初級

正如大家所料，這個框架還是比較初級，目前描述文字需要被限定在一個固定範圍：

只能描述11種元件：文字框、按鈕、標籤、播放器、時間選擇器……

能實現的事件、操作等倒是沒有明確限制，感興趣的可以具體測測能實現多少。

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目前的功能也很單一，廣大安卓開發程式設計師們還遠遠不用擔心AI「搶飯碗」。

不過研究人員說了，最終目的是使Text2App成為一個成熟的基於自然語言的APP開發平臺。

需要多久呢？還未可知。

你給需求文件，AI就能幫你開發安卓App

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