程序员的“福音”来了：AI辅助人类写代码靠谱吗？( 四 ) ：“996”码

王巍表示，人的自然语言（如法语）是一个由字和词组成的序列，通过统计模型分析，能够根据上文来预测下文出现的概率，可以将其理解为更高级的联想输入法或

打字提示。而面向机器的编程语言，一方面是一个由代码组成的序列，另一方面也有其内在的代码组织结构，通过对这两者的建模，在程序员输入代码的过程中，可以利用人工智能技术识别其意图并预测其可能将要输入的代码，从而辅助程序员简化新写代码的工作量。另外，通过模式识别，在程序员修改一部分代码时， AI可以识别出现有代码中其他需要做类似修改的相关代码模块，甚至直接提供代码更新方案的选项，从而大大减少程序员修改代码的工作量。

在AI术语中，预测下文或代码属于序列的学习和预测，而递归神经网络则是实现序列建模的一种解决方法。长短期记忆网络（LSTM）是目前比较流行的一种递归神经网络，谷歌在论文利用LSTM来对已有的代码建模，从而识别和预测复杂、动态的代码编辑序列。