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据报道，英特尔公司在2020年12月推出的机器编程研究系统ControlFlag是全球首个自我监控系统，不需要标记数据就能学习。在初步测试中，这个系统利用超过10亿行未标记的产品级别代码进行训练，还可以自主检测代码中的错误，发现了许多过去被开发人员忽略的违规和异常。

英特尔首席科学家、英特尔研究院机器编程研究主任及创始人贾斯汀·戈茨利希认为，这款软件能够“大幅减少评估和Debug(修补漏洞)所需的时间和成本”。 英特尔研究院的研究人员发现，软件开发者会花费大约一半的时间用来Debug，通过ControlFlag以及类似的系统，程序员有望大幅减少Debug的时间并把更多时间用于人类程序员最擅长的工作。

机器编程的实质究竟是搬运代码模型，还是具有一定的自主开发特征?目前机器编程的主要方法有哪些，效能如何，具备怎样的优势?为什么有专家认为机器编程不仅不会取代程序员，还会创造出大量就业机会?

机器编程让代码不再是“手工艺品”

快速发展的科技领域几乎离不开编程。传统编程看似简单，其实对操作者的要求很高。尽管大多数人可以熟练使用自然语言表达自己的想法，但是让所有人都去学习编程却并不是件容易事，这需要人的逻辑思维和对底层原理的理解作为支撑。

据统计，全球78亿人中，只有2700万人会编写代码，占比不到1%。根据美国非盈利组织code.org的数据，美国有50万个编程人员岗位空缺，欧盟目前只有10%的编程人员受过计算机科学专业训练。
 

随着人工智能的快速发展，如今智能化时代已经悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术愈发普及，刷脸几乎成为了常态。

生活中，不管是防疫检测、交通出行、移动支付还是上班打卡、金融办理、医疗教育，都离不开刷脸。刷脸为人们的生活带来了诸多智能和便捷。

但与此同时，人脸识别的广泛应用也带来一定的安全风险。在此背景下，我们还需辩证的看待人脸识别的发展，在应用上也要保持理性和尺度。

商用发展提速

作为一种通过人类脸部特征信息进行识别的技术，人脸识别具有非接触性、长期稳定性和高度精准性。这些特点使得人脸识别的应用，能够为人们的身份识别带来更快、更准、更便捷的体验，因此该技术也深受各国的青睐和人们的喜爱。

在我国，近年来刷脸就落地和普及的非常快。相关数据显示，截至2018年，我国人脸识别市场规模已经来到25亿元，且年均复合增速高达30%，相关专家预计，在此趋势下，2024年市场就将突破100亿元，发展潜力和前景令人期待。

同时，伴随着市场发展的爆发，国内人脸识别应用也将迎来拓展。如果说，过去人脸识别还主要被应用于安防领域，通过取代传统钥匙、密保等身份验证手段保障人们安全。那么接下来，其在消费、金融、出行、医疗等方面应用将深化。

 

（编辑：甘孜站长网）

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