University of Stirling@milan米兰体育 人工智能研究创造了更快、更可靠的软件

Brownlee 博士，milan米兰体育计算科学与数学系高级讲师自然科学学院，说：“我们发现，在我们用作案例研究的开源项目中，法学硕士能够在大约 15% 的时间内生成更快的程序版本，这又是之前方法的一半。

“最有趣的是，法学硕士能够从我们没有明确告知的项目其他部分中获取示例，以进行这些改进。

“最切实的好处就在您的口袋里 - 运行效率更高的移动应用意味着您的电池续航时间更长，并且应用在使用时的响应速度更快。”

更高效的改进

软件变得越来越复杂且难以维护。随着计算机消耗越来越多的能源，它对环境的影响也越来越大，因此，如果各国要实现净零承诺，那么对软件进行更有效的自动改进至关重要。

Brownlee 博士说：“这里需要权衡，因为制作和使用法学硕士需要花费大量精力，但如果它们可以用来改进运行多次的软件，那么回报可能是值得的。”

Brownlee 博士希望这项研究能够帮助那些努力创建更高效​​程序的软件开发人员。

他说：“如果软件的自动化改进变得普遍，软件开发人员的角色性质将会发生变化，转向更高层次的设计，尽管这将继续我们几十年来所看到的发展方向。

“很可能担心这一切 - 人工智能编写计算机代码听起来像是科幻灾难情节的开始 - 但这不会导致人工智能接管。

“我们正在制作通过提供更多信息来支持开发者的工具，而让人员参与有效使用这些信息仍然至关重要。”

同行评审的论文，使用大型语言模型增强遗传改良突变，由 Brownlee 博士于 12 月 8 日星期五在旧金山举行的 2023 年基于搜索的软件工程研讨会上发表，该研讨会是 ACM 欧洲软件工程联合会议和软件工程基础研讨会的一部分。

Brownlee 博士领导了这项研究，并与伦敦大学学院的 Justyna Petke 教授、Federica Sarro 教授以及博士生 James Callan 和 Carol Hanna 合作；约翰内斯·古腾堡大学的 Dominik Sobania 博士和博士生 Alina Geiger；和伦敦国王学院的 Karine Even-Mendoza 博士。

该团队的工作得到了 UKRI EPSRC 拨款和 ERC 高级奖学金拨款的支持。