微软的首席研究员Miltos Allamanis和高级首席研究经理Marc Brockschmidt开发了他们的人工智能BugLabs，一个能够发现代码中程序错误（Bug）的人工智能（AI），可帮助开发人员更准确和有效地调试他们的应用程序。

微软让两个网络相互竞争，一个旨在将小错误引入现有代码，另一个旨在寻找这些错误。这两个网络变逐渐升级，从而产生了一个善于识别隐藏在真实代码中Bug的人工智能。

微软表示，这一系统经过数据训练，可以用来检测并修复代码中的错误。与其它方法相比，经过训练后的模型发现Bug的概率最多可以提高30%。利用该工具，发现了存在 GitHub 开源项目中的19个真实存在的代码错误。

这种AI工具目前依旧存在误报现象，因此还需要进一步改进。

他们的结论是，他们的方法是有希望的，当然，要使这种检测器在实际使用中可靠，还需要做很多工作。然而，这项工作很有可能最终被商业化。

前瞻经济学人APP资讯组

微软报告资料：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/finding-and-fixing-bugs-with-deep-learning/

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