編者按：本文來自微信公眾號“量子位”（ID:QbitAI），作者：關(guān)注前沿科技，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

豐色 發(fā)自 凹非寺量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

用自然語言生成代碼不算稀奇，但現(xiàn)在，這項技術(shù)涉及的業(yè)務(wù)范圍真是越來越廣了。

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(yīng)用！

不信你看。

這是輸入的文字：

創(chuàng)建一個APP，上面有一個視頻、一個按鈕，一個文本轉(zhuǎn)語音的功能以及一個手機(jī)加速傳感器。點擊按鈕，播放視頻；搖晃手機(jī)，念出文字“happy Text2App”。

整個過程除了等編譯花上幾分鐘，無需別的代碼操作，就能直接生成一個安卓應(yīng)用。

不知廣大程序員們尤其是安卓開發(fā)，感覺如何？

介于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(xué)洛杉磯分校和孟加拉國工程技術(shù)大學(xué)。

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。

為什么要先生成中間語言呢？

因為此前大多數(shù)根據(jù)文字描述生成程序的研究都是基于端到端的神經(jīng)機(jī)器翻譯 (NMT) 模型，類似于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(shù)無法生成大一點的、上百行代碼的程序。

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

它能“搞懂”復(fù)雜的源碼，并將用戶給定的自然語言轉(zhuǎn)換出一小部分tokens（標(biāo)記），再形成一個簡單的程序表示代碼。

最后用研究人員開發(fā)的一個編譯器，就能把這個中間語言轉(zhuǎn)換成源碼。

最理解編程語言的還是編譯器，完全讓AI來生成復(fù)雜的程序還不行，所以離不開編譯器的大力支持。

當(dāng)然，生成中間語言還是靠的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型。

下面是“文字描述轉(zhuǎn)換成APP”的具體流程：

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(zhuǎn)為“ 'STRING0’:’Speak’ ”），然后交給一個有編碼器和解碼器的Seq2Seq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯成簡單的應(yīng)用程序表示（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(zhuǎn)換成MIT App Inventor源碼文件(.scm/.bky)，由MIT打包成最終可用的安卓端應(yīng)用程序即可。

下面是自然語言和中間語言（SAR）自動合成的示意圖，很直觀：

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范圍：

只能描述11種組件：文本框、按鈕、標(biāo)簽、播放器、時間選擇器……

能實現(xiàn)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(xiàn)多少。

目前的功能也很單一，廣大安卓開發(fā)程序員們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不用擔(dān)心AI“搶飯碗”。

不過研究人員說了，最終目的是使Text2App 成為一個成熟的基于自然語言的APP開發(fā)平臺。

需要多久呢？還未可知。

論文地址：https:///abs/2104.08301

完整視頻及試玩鏈接：https://text2app./

參考鏈接：https:///news/2021-06-text2app-framework-android-apps-text.html