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Kite，那個(gè)能為“程序猿”們減少寫Python代碼時(shí)的重復(fù)勞動(dòng)的“自動(dòng)完成AI”，近日宣布，為了回應(yīng)社區(qū)的反饋，它已經(jīng)添加了對(duì)Ubuntu 16.04+、Debian、Fedora、Archlinux、Linux Mint的Linux支持。

現(xiàn)在，在Linux環(huán)境中編寫代碼的Python開發(fā)人員可以使用他們喜歡的代碼編輯器編寫更高效的軟件。

Kite 是TEEC天使基金投資項(xiàng)目，名列2016年度最熱門新工具前五名 。Kite是一款將人工智能技術(shù)應(yīng)用到開發(fā)工具里的應(yīng)用程序，它可以為用戶帶來智能補(bǔ)全式的開發(fā)體驗(yàn)。

Kite相當(dāng)于一個(gè)人工配對(duì)程序員。在編寫代碼時(shí)，它會(huì)顯示用戶使用的庫和終端命令的示例文檔。 Kite甚至可以自動(dòng)檢測并解決用戶的簡單的錯(cuò)誤和需求，使用戶專注編程的整體項(xiàng)目，無需擔(dān)心細(xì)節(jié)問題。

“在Kite，我們的目標(biāo)是幫助開發(fā)人員在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建更好的程序，”Kite的執(zhí)行官兼創(chuàng)始人亞當(dāng)·史密斯(Adam Smith)說。

“Linux受到世界各地程序員的喜愛，所以我們很高興能夠添加Linux支持，使開源開發(fā)人員能夠使用我們的代碼行預(yù)測完成技術(shù)更快地編寫代碼。”

在耗資1700萬美元的首輪融資之后，Kite推動(dòng)了AI輔助編程的前沿，它使開發(fā)人員可以使用自動(dòng)完成建議(類似于Gmail中的智能組合)更快地完成Python代碼的完整行。

Python程序員可以使用Kite以更少的麻煩構(gòu)建可轉(zhuǎn)換的應(yīng)用程序，而不是復(fù)制和粘貼StackOverflow，編寫樣板代碼，并反復(fù)修改簡單的錯(cuò)誤。

自從Kite在1月份推出新的代碼行完成引擎以來，用戶在編碼時(shí)的代碼使用完成量增加了一倍。

通過改進(jìn)其類型推斷引擎，允許在名稱中間輸入補(bǔ)全，Kite將顯示給用戶的代碼補(bǔ)全數(shù)量增加了40%。

這使得選擇Kite的用戶的代碼行完成率增至以前的兩倍。

Kite在PyCon上發(fā)布了支持Linux的新聞，PyCon是Python用戶會(huì)議，在會(huì)上他們展示了開發(fā)人員如何使用Kite消除重復(fù)工作，并在Windows、Mac和Linux環(huán)境中達(dá)到編碼效率的峰值。

Kite使用來自高階開發(fā)人員的數(shù)千個(gè)公開可用的代碼源來訓(xùn)練它的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

全世界有超過40,000名Python開發(fā)人員使用Kite，目前它可用于所有流行的Python編碼環(huán)境，包括Atom、Pycharm、Sublime Text、Vim和VS代碼。

Kite的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由多位畢業(yè)于斯坦福，牛津，MIT，伯克利等名校的工程師組成，定位于San Francisco，致力于改變?nèi)藗冮_發(fā)產(chǎn)品的方式。

不過，“程序猿”們目前并不用擔(dān)心這種人工智能的出現(xiàn)會(huì)讓他們失業(yè)。目前，能自動(dòng)完成編程的人工智能通常還只能完成較為簡單的任務(wù)，所需運(yùn)行時(shí)間也很長。

以色列初創(chuàng)公司Codota所開發(fā)的人工智能輔助編程項(xiàng)目通過在線對(duì)接Eclipse這類開源集成開發(fā)平臺(tái)，可以為程序員在編程時(shí)實(shí)時(shí)推薦代碼方案，而且可以推薦大段的代碼語句，而非只是零散的代碼。

搭建Codota的基礎(chǔ)代碼來自GitHub和StackOverflow等開源平臺(tái)，Codota的創(chuàng)始人Dror Weiss和Eran Yahav 通過將開源代碼注入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，使Codota能夠讀懂復(fù)雜的代碼含義。

Google AutoML 系統(tǒng)也能夠自主編寫機(jī)器學(xué)習(xí)代碼，其效率在某種程度上竟然超過了專業(yè)的研發(fā)工程師。

AutoML更進(jìn)一步，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練過程的自編碼，通過類似Axure的拖拽方式就能完成對(duì)話操作。

AutoML 在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的編程上，遠(yuǎn)勝于創(chuàng)造它的研究人員。在某個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，其實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)紀(jì)錄的 82% 的準(zhǔn)確率。即使在一些復(fù)雜的人工智能任務(wù)中，其自創(chuàng)建的代碼也比人類程序員優(yōu)越。它可以在圖像中標(biāo)記多個(gè)點(diǎn)，準(zhǔn)確率達(dá)到 42%;作為對(duì)比，人類打造的軟件只有 39% 。

微軟和劍橋2017年發(fā)布的論文中也闡述了一個(gè)會(huì)編程的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)DeepCoder，能夠解決編程比賽所涉及到的基礎(chǔ)編程題目。DeepCoder的創(chuàng)造者之一，在劍橋大學(xué)參與微軟研究項(xiàng)目的 Marc Brockschmidt表示：“該程序最終可以讓非編程人員通過向計(jì)算機(jī)描述自己的程序構(gòu)想來獲得想要的程序。”

DeepCoder所用的技術(shù)叫程序合成( program synthesis)，通過截取已有軟件的代碼行來組成新的程序。

來自彭博和英特爾實(shí)驗(yàn)室的兩位研究人員也號(hào)稱實(shí)現(xiàn)了能夠自動(dòng)生成完整軟件程序的AI系統(tǒng)“AI Programmer”，這個(gè)“AI程序員”利用遺傳算法和圖靈完備語言，開發(fā)的程序理論上能夠完成任何類型的任務(wù)。

雖然現(xiàn)在AI Programmer生成的程序，復(fù)雜程度與人類新手程序員編寫的結(jié)果相當(dāng)。但研究人員認(rèn)為，AI Programmer編寫的程序完全可以超越傳統(tǒng)范疇，不受人類時(shí)間和智慧的局限。