Das Unternehmen IBM hat die Initiative CodeNet vorgestellt, die darauf abzielt, Forschern Datens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung zu stellen, mit denen sie experimentieren k\u00f6nnen, um Methoden des maschinellen Lernens zur Erstellung von \u00dcbersetzern von einer Programmiersprache in eine andere sowie von Code-Generatoren und -Analyzern zu entwickeln. CodeNet umfasst eine Sammlung von 14 Millionen Beispielcode, die 4053 g\u00e4ngige Programmierprobleme l\u00f6sen. Insgesamt umfasst die Sammlung etwa 500 Millionen Codezeilen und deckt 55 Programmiersprachen ab, sowohl moderne Sprachen wie C++, Java, Python und Go als auch veraltete Sprachen wie COBOL, Pascal und FORTRAN. Die Ergebnisse des Projekts werden unter der Apache 2.0 Lizenz ver\u00f6ffentlicht, und die Datens\u00e4tze sollen als gemeinfreies Material zur Verf\u00fcgung gestellt werden. <\/p>\n
Die Beispiele sind mit Anmerkungen versehen und implementieren identische Algorithmen in verschiedenen Programmiersprachen. Es wird angenommen, dass der vorgeschlagene Datensatz die Ausbildung von Systemen des maschinellen Lernens und die Entwicklung von Innovationen im Bereich der \u00dcbersetzung und der maschinellen Analyse von Code unterst\u00fctzen wird, \u00e4hnlich wie die Datenbank annotierter Bilder ImageNet die Entwicklung von Systemen zur Bilderkennung und zum maschinellen Sehen gef\u00f6rdert hat. Als eine der Hauptquellen f\u00fcr die Bildung der Sammlung werden verschiedene Programmierwettbewerbe genannt. <\/p>\n
Im Gegensatz zu traditionellen \u00dcbersetzern, die auf Transformationsregeln basieren, k\u00f6nnen Systeme des maschinellen Lernens den Kontext der Codeverwendung erfassen und ber\u00fccksichtigen. Bei der Umwandlung von einer Programmiersprache in eine andere ist der Kontext ebenso wichtig wie bei der \u00dcbersetzung von einer menschlichen Sprache in eine andere. Genau das Fehlen einer Kontextber\u00fccksichtigung erschwert die Umwandlung von Code aus veralteten Sprachen wie COBOL. <\/p>\n
Das Vorhandensein einer gro\u00dfen Datenbasis von Implementierungen von Algorithmen in verschiedenen Sprachen wird zur Schaffung universal einsetzbarer Systeme des maschinellen Lernens beitragen, die anstelle einer direkten \u00dcbersetzung zwischen spezifischen Sprachen mit einer abstrakteren Darstellung des Codes arbeiten, die unabh\u00e4ngig von bestimmten Programmiersprachen ist. Ein solches System kann als \u00dcbersetzer dienen, der den \u00fcbergebenen Code in eine seiner internen abstrakten Darstellungen umwandelt, aus der anschlie\u00dfend Code in einer Vielzahl von Sprachen generiert werden kann. <\/p>\n
Das System wird in der Lage sein, bidirektionale Umwandlungen durchzuf\u00fchren. Zum Beispiel werden in Banken und \u00f6ffentlichen Einrichtungen weiterhin Projekte in der veralteten Programmiersprache COBOL verwendet. Ein auf einem maschinellen Lernsystem basierender \u00dcbersetzer kann den COBOL-Code in Java-Code umwandeln und bei Bedarf Java-Code wieder zur\u00fcck in COBOL-Code \u00fcbersetzen. <\/p>\n
Neben der \u00dcbersetzung zwischen Programmiersprachen werden auch Anwendungsbereiche von CodeNet erw\u00e4hnt, wie die Erstellung intelligenter Codesuchsysteme und die Automatisierung der Erkennung von Klonen sowie die Entwicklung von Optimierern und automatischen Codekorrektursystemen. Insbesondere sind die in CodeNet vorgestellten Beispiele mit Metadaten versehen, die Testergebnisse zur Leistung, die resultierende Programmgr\u00f6\u00dfe, den Speicherverbrauch und den Status beschreiben, der es erm\u00f6glicht, korrekten Code von fehlerhaftem Code zu unterscheiden (um korrekten von fehlerhaften Code zu unterscheiden, wurden absichtlich Beispiele mit Fehlern in die Sammlung aufgenommen, deren Anteil 29,5 % betr\u00e4gt). Das maschinelle Lernsystem kann diese Metadaten ber\u00fccksichtigen, um den optimalsten Code zu generieren oder Regressionen im analysierten Code zu identifizieren (das System kann erkennen, dass der \u00fcbergebene Code nicht optimal implementiert ist oder Fehler enth\u00e4lt). \u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f IBM \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u0443 CodeNet, \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0434\u0430. 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