英特尔与麻省理工学院（MIT）以及乔治亚理工学院（Georgia Tech）共同推出了一种新的机器编程（machine programming，MP）系统。该系统称为机器推断代码相似性（machine inferred code similarity，MISIM），是一种自动化引擎，旨在经过研讨代码的结构、并剖析具有相似行为的其他代码的句法差异，来了解某个软件的意图。

（来自：Intel | PDF）

然后，系统可以树立数据库，在数据库中为具有相似结果的软件代码提供相似性评分。基于这些预先存在的代码目录，MISIM 可以了解新算法的意图，并经过提供一些其他编程办法建议或选项等来提高代码效率，从而协助工程师开发软件。

MISIM 可以准确判别两段代码能否执行相似的计算进程，即使这些代码运用不同的数据结构和算法。目前，英特尔方案在外部运用该工具，以协助开发人员完成诸如调试之类的日常义务。

英特尔机器编程研讨院开创人、首席迷信家及总监 Justin Gottschlich 称，“英特尔机器编程的最终目的是使软件的创立民主化。完全完成后，MP 将使每团体都能以最适宜本人的方式表达本人的意图（无论是代码、自然言语还是其他方式）来创立软件。 这是一个大胆的目的，虽然还有很多任务要做，但 MISIM 是迈向这一目的的坚实一步。”

据引见， MISIM 与现有代码相似度系统关键的不同点在于，其运用一种称为上下文感知语义结构（context-aware semantic structure，CASS）的新技术。该技术可使 MISIM 在更高层次上解释代码-不只是顺序的结构，而且还包括其意图；且 MISIM 无需运用编译器即可完成一切这些任务。此外，MISIM 可以在开发人员尚在编写的不残缺代码段上执行，关于引荐系统和自动 bug 修复等运用情形来说，具有重要实践意义。

一旦将代码的结构集成到 CASS 中，神经网络系统就会依据其设计要执行的任务，为代码片段提供相似性评分。换句话说，假设两段代码在结构上看起来有很大不同，但执行相反的功用，那么神经网络就会将它们评为高度相似。

英特尔方面表示，MISIM 辨认相似代码段的准确度是此前最先进系统的 40 倍。接上去，其方案扩展处置方案的功用集、开发代码引荐引擎，并与其他软件团队协作，寻求将 MISIM 集成到日常开发中的办法。

而针对“这一技术能否会取代现有的开发人员角色？”这一提问，Gottschlich 则回应 ZDNet 称，“不会这么快”。机器编程将一直需求一些代码方式的数据，而专业人员则需求管理更专业的编程方面。但是不同之处在于，将有数百万的人尝试开发软件。甚至与担忧相反，这一技术将会带来更多任务时机。“当机器编程完全完成时，我们置信它不会增添任务岗位，而是能够会发明数百万个任务岗位。”

正如 ZDNet 所说，MISIM 背后的团队所想象的自动化软件开发之路还道阻且长。不过和许多其他创新一样，如今思索这项技术能够产生的影响，无论好坏，都还为时过早。目前，英特尔和麻省理工学院的实验室在处置机器编程带来的技术应战的同时，也在研讨相关的哲学和伦理成绩。各方曾经在停止谈判，以减轻对该技术的负面运用。

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