编写一个简单的游戏来学习 Rust

“如同好的作家不一定是好的编剧，作家描写人的内心活动可以用‘心如刀绞’这类语言进行描述，但是编剧需要通过场景搭建和细节设置把这种情绪细致地表现出来，演员才能沿着这个逻辑栩栩如生地表演出来。”西安电子科技大学电子工程学院教授吴家骥介绍说，好的程序员就如同代码“编剧”，往往需要通过长时间学习和实践才能掌握编程的基本规则。

传统编程是基于计算机语言规则和逻辑，利用规范化的编程语言，把人的意图在计算机世界里实现的过程，程序员就像传统工厂流水线上的员工一样，只需按照定义好的标准接口和编程规范，把需求意图拆解为正确的逻辑，用代码写出来。

然而，在软件飞速发展的今天，软件的开发和维护却依然是既耗时又容易出错的工作。贾斯汀·戈茨利希认为，这从软件诞生之日就困扰着一代又一代程序员的问题其实并非无解，他认为：“我们能创造一个人人都是软件开发者的社会，届时机器将会承担编程部分的工作即机器编程，让代码不再是‘手工艺品’。”

吴家骥向记者介绍，所谓机器编程，就是通过机器学习和其他自动化方法，设计可以自动编写软件的软件，它涉及形式化方法、编程语言、编译器、计算机系统等多个领域。机器编程所使用的自动编程技术既有精确方法(比如形式程序合成)，也有概率方法(比如可微分编程)。

“人类的编程过程侧重于逻辑业务，很少关心编程的语法、格式等。而机器编程实质是搬运代码模型，因为目前还没有成熟的编程机器可以达到自主开发软件的程度，包括英特尔最新提出的ControlFlag。”吴家骥指出。

有助于大幅降低开发和维护成本

其实机器编程并非新生事物，早在上世纪50年代，就已经有学术机构开始涉足机器编程的研究。

在贾斯汀·戈茨利希看来，当下正是发展机器编程的好时机。“机器编程汲取了我们迄今为止获得的所有软硬件知识。今日与往时不同的是，我们站在了历史的拐点上，我们现在有新的机器学习算法、新硬件与优化硬件、海量而多样的编程数据，而这三者是发展机器编程的必备要素。”

目前机器编程的效能如何，具备怎样的优势?吴家骥介绍说，有了机器编程，软件的开发和维护将有望实现完全自动化，编程人才的缺口、编程精确度有待提升等问题也迎刃而解。

据了解，机器编程的方法主要分为两种：一种需要依赖编程领域专家知识和已经设定好的模板库，即编程机器把专家制定的规则和大量模板库组合起来，进而满足人们的编程意图。但其问题在于，专家的知识储备和模板库需要不断积累更新。此外，编程中存在很复杂的逻辑和多样化的语法差异，仅靠少数专家很难做到全面掌握所有信息，其制定的规则也无法做到近乎完美。

第二种是利用机器学习进行自我监督去适应编程规则，让机器通过海量给定的代码学习正确的编程规则，常用于进行程序代码测试。这种方式包括两个阶段：模式挖掘阶段，主要学习用户指定的GitHub(一家开源平台)存储库中的特殊编码模式，当学习完成时，该模式将生成一个优先级字典，为后续机器编程提供知识储备;扫描阶段，主要是根据所学的特异性模式字典分析给定的源代码存储库，当识别到异常模式时，将发出报警信息并为用户提供可能的替代方案或进行自动校正。
 

2020年，在疫情无接触需求影响下，人脸识别应用已经迎来进一步加快。包括360发布全新识别终端，云从科技成功申请上市辅导，以及各大企业收获巨额融资等在内，整个国内市场呈现高度活力。可以预见，未来商用步伐还将加快。

两大问题掣肘

不过，人脸识别价值虽大、应用虽快、发展虽猛、蓝海虽广，但其发展过程中的各种问题和隐患却也引发不小争议。现在，包括什么厕所取纸、倒个垃圾都要刷脸，人脸识别应用的过于泛滥，导致人们的数据隐私和信息安全遭到重大威胁。

自去年以来，由于人脸识别隐私问题而导致的事件屡见不鲜。包括人脸识别第一案、人脸识别进校园、APP ZAO事件等，都引发了人们的关注和讨论。而在国外，脸书也因为技术侵犯用户隐私而身陷法律诉讼的泥沼，至今仍然无法自拔。

与此同时，美国不少城市已经宣布禁止政府部门使用人脸识别技术，IBM、微软、亚马逊等企业也纷纷暂停和取消了相关的人脸识别业务。可以说，由于技术对于用户隐私和数据安全的威胁，人脸识别的应用和发展也遭受到不小的阻碍。

（编辑：甘孜站长网）

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