告別編程課，MIT 展示自然語言編程

編程正在成為數字時代的一項基本技能，對于新時代的知識工作者來說，編程已不僅僅是程序員的必修課，而是營銷人員、業務人員甚至CEO的必修課，一 些必要的編程知識成了人們更好地理解新技術、新服務和新商業模式的第三只眼睛。一時間“Machine Thinking”這個技術原教旨主義的極端口號，成了管理學界的流行詞匯，就連紐約市長都宣稱要精心學習一門編程語言。但是，MIT的最新研究顯示，未 來人們可以拋棄過去枯燥深澀的編程語言和開發工具，轉而使用直觀簡單的自然語言。

自然語言處理（NLP）并不是一個新鮮概念，但是最近麻省理工的研究人員最近展示了幾個在辦公軟件中實現的自然語言編程實例，標志著自然語言編程的研究獲得了突破性的進展。

隨著我們所生活的世界的數字化程度越來越高，讓普通人，而不僅僅是程序員也能夠掌控并DIY數字空間的想法已經不再是個空想。IFTTT和ARB實驗室都是自然語言編程應用的先驅。

雖然麻省理工計算機科學與人工智能實驗室的研究人員所演示的自然語言編程實驗基于現有的字處理辦公軟件平臺，但是他們的方法完全可以應用于其他的編程環境中。

麻省理工在自然語言編程方面的嘗試是激動人心的，因為這將使更多的人“懂得編程”，并引發更為深刻的顛覆性創新。（編者按：數字世界將重新回到被邊緣化的藝術家、思想家和冒險家的手中）

雖然很多人將美國的科技創業熱潮歸功于亞馬遜AWS云計算降低了創業成本，但是一個容易被忽視的更加重要的刺激因素是Ruby、PHP和 Python這樣更容易學習的編程語言的流行，使得更多害怕C和Java的年輕人也能夠快速開發出應用（例如扎克伯格和非死book）。

根據麻省理工計算機科學與電子工程副教授Regina Barzilay的介紹，麻省理工的自然語言編程實驗得出了兩個重要結論：首先，計算任務可以被翻譯成形式化的語言。雖然人們可以使用多個變量來描述一個 任務，但是研究人員通過一個圖譜結構可以為自然語言與程序語言建立映射關系，正如麻省理工新聞稿中所說的：

Kushman和Barzilay的一個關鍵發現是，任何一個正則表達式都可以完美映射到自然語言，盡管這對于程序員來說 可能不夠簡潔。通過圖譜（Graph）這樣的數學結構，完全有可能給出一個正則表達式的所有對等的自然語言表達形式。而Kushman和Barzilay 的系統只需要找到將自然語言映射到符號的一條直接路徑，就可以利用圖譜找到更加簡潔的表達方式。

第二個重要的結論相對復雜，麻省理工實驗團隊開發了一個系統能夠自動學習如何根據預先的描述處理存儲在不同文件格式中的數據，簡單來說就是該團隊開 發了一種能用自然語言開發輸入分析器的系統。輸入解析器（Input parser）判斷一個文件的那個部分包含何種數據，如果沒有輸入解析器，一個文檔只是一組由0和1構成的隨機字符串而已。

雖然使用自然語言開發應用距離實用還有很長的路要走，但是麻省理工人工智能實驗室和IFTTT這樣的創業公司為自然語言編程美妙未來打開了一扇窗戶。

文章來自IT經理網