Il sistema di apprendimento automatico di Microsoft aiuta i programmatori inesperti funzionando come uno strumento di completamento automatico per il codice.
A settembre 2020, Microsoft ha acquistato una licenza esclusiva per la tecnologia sottostante GPT-3, uno strumento di linguaggio AI creato da OpenAI. Ora, il gigante tecnologico di Redmond, ha annunciato il suo primo caso d’uso commerciale per il programma: una funzione assistiva nel software PowerApps dell’azienda che trasforma il linguaggio naturale in codice pronto all’uso.
La funzionalità è limitata nel suo ambito e può produrre solo formule in Microsoft Power Fx, un semplice linguaggio di programmazione derivato dalle formule di Microsoft Excel che viene utilizzato principalmente per le query di database. Ma mostra l’enorme potenziale dell’apprendimento automatico per aiutare i programmatori inesperti funzionando come uno strumento di completamento automatico per il codice.
Microsoft persegue questa visione da tempo attraverso Power Platform, la sua suite di software “low code, no code” destinata ai clienti aziendali. Questi programmi vengono eseguiti come app Web e aiutano le aziende che non possono assumere programmatori esperti ad affrontare attività digitali di base come analisi, visualizzazione dei dati e automazione del flusso di lavoro.
Invece di far imparare agli utenti come eseguire query sul database in Power Fx, Microsoft sta aggiornando PowerApps in modo che possano semplicemente scrivere la loro query in linguaggio naturale, che GPT-3 traduce quindi in codice utilizzabile. È un trucco semplice, ma ha il potenziale di far risparmiare tempo a milioni di utenti, consentendo anche ai non programmatori di creare prodotti precedentemente fuori dalla loro portata.
La funzionalità sarà disponibile in anteprima a giugno, ma Microsoft non è la prima a utilizzare il machine learning in questo modo. Negli ultimi anni sono apparsi numerosi programmi di codifica assistita da AI, inclusi alcuni, come Deep TabNine, anch’essi basati sulla serie GPT. Questi programmi si dimostrano promettenti ma non sono ancora ampiamente utilizzati, principalmente a causa di problemi di affidabilità.
