有没有可能运用人工神经网络将一种编程语言的代码翻译成任意的另一种编程语言，而不经过人工设计的编译过程？
让我们深入探讨一下这个想法是如何工作的，以及它面临的挑战和潜力。
核心思想：将代码视为一种“语言”
传统的编译器，比如 C++ 到机器码，或者 Java 到字节码，其工作原理是基于精确定义的语法规则、语义分析和一系列精心设计的转换步骤。它们就像是翻译一本非常严谨的技术手册，要求一字不差，逻辑严密。
而神经网络的强大之处在于，它们能够从大量数据中学习复杂的模式和关系，而无需被明确地告知这些规则。如果我们把一种编程语言的代码想象成一种具有其自身“词汇”、“语法”和“语义”的特殊语言，那么我们就可以尝试用神经网络来“翻译”它。
神经网络如何学习“翻译”代码？
这主要依赖于我们常说的序列到序列（SequencetoSequence, Seq2Seq）模型。这种模型最初是为了处理自然语言的机器翻译而设计的，例如将英语翻译成法语。
1. 编码器（Encoder）: 这是一个神经网络模块，它接收一种编程语言的源代码作为输入。它会逐个“阅读”代码中的“词汇”（可以是关键字、变量名、运算符、符号等），并将其转化为一系列内部的数值表示（称为“向量”或“嵌入”）。这个过程类似于理解原始语言的句子结构和含义。
词汇表示： 代码中的每个元素（如 `def`, `print`, `my_variable`, `+`, `;`, `(`）都会被映射到一个高维向量。这些向量在训练过程中会学习到代码元素的语义信息。例如，相似功能的函数可能会有相似的向量表示。
序列处理： 编码器通常会使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或更先进的 Transformer 架构。这些结构能够捕捉代码中的长距离依赖关系。例如，一个变量在被定义后，可能在代码的很多地方被使用。神经网络需要能够“记住”这个定义。
2. 解码器（Decoder）: 这是另一个神经网络模块，它接收编码器生成的向量表示，并逐个生成目标编程语言的代码。它就像在“说”目标语言。
生成代码： 解码器会根据编码器的输出，以及它已经生成的部分目标代码，来预测下一个最有可能出现的代码元素。这个过程也是一个序列生成的过程。
注意力机制（Attention Mechanism）： 在 Seq2Seq 模型中，注意力机制非常关键。它允许解码器在生成目标代码的每个部分时，能够“关注”原始代码中最相关的部分。例如，当翻译一个函数调用时，它会特别关注原始代码中的函数名和参数。
训练过程：数据的力量
要让神经网络学会翻译代码，最核心的就是需要大量的配对数据。也就是说，我们需要成千上万甚至上百万对“源语言代码”和“目标语言代码”的例子。
数据集的构成：
同一功能但不同语言的实现： 这是一个理想但难以获得的场景。例如，一个用 Python 实现的“快速排序”算法，以及一个用 Java 实现的相同功能的“快速排序”算法。
抽象语法树（AST）的转换： 更可行的方法是，利用抽象语法树（AST）作为中间表示。虽然我们不设计“编译过程”，但我们可以利用 AST 来辅助训练。一个程序首先被解析成其 AST，然后我们可以训练神经网络将一个语言的 AST 转换为另一个语言的 AST，或者直接从源语言 AST 生成目标语言代码。
自动生成数据： 也有研究尝试通过各种方式自动生成配对数据，例如将一种语言的代码转换为其 AST，然后再从 AST 生成另一种语言的代码。
训练目标： 神经网络的目标函数通常是最大化生成正确目标代码的概率。这可以通过比较模型生成的代码与真实目标代码之间的差异（例如使用交叉熵损失）来实现。
与传统编译器的区别与优势
无需手工规则： 最显著的区别在于，神经网络模型不需要人工编写大量的语法解析规则、语义分析器、中间代码生成逻辑等。它通过数据学习这些“规则”。
学习模式和习惯： 神经网络可能比硬编码的编译器更能捕捉到不同语言的“惯用写法”（idiomatic code）。它可能学会如何更“自然”地表达某个概念。
处理模糊性： 在某些情况下，代码可能存在一定的模糊性，或者存在多种合法的实现方式。神经网络可能能够根据训练数据学习到更“常见”或“倾向性”的翻译。
灵活性： 理论上，训练数据可以包括不同风格、不同版本的代码，从而让模型更具适应性。
面临的挑战
尽管前景光明，但实现这一目标也面临巨大的挑战：
1. 数据的获取： 找到足够多、高质量的、准确配对的代码翻译数据是最大的瓶颈。即使是相同的算法，在不同语言中的具体实现方式也可能千差万别，难以保证一一对应。
2. 代码的结构和语义： 编程语言不仅仅是文本，它有严格的语法和复杂的语义。理解变量作用域、类型系统、并发模型、内存管理等是极其困难的。神经网络需要能够“理解”这些深层含义，而不仅仅是表面模式。
3. 精确性要求： 编译器的翻译要求绝对的精确。即使是细微的语义错误，也可能导致程序行为完全错误。神经网络模型，即使在自然语言翻译中，也难以做到100%的准确率，更不用说对代码的严苛要求了。
4. 长距离依赖和复杂结构： 现代程序通常非常庞大且复杂，包含大量的函数调用、嵌套结构、循环等。神经网络需要能够有效地处理这些长距离的上下文信息。
5. 调试与可解释性： 当神经网络翻译出错时，由于其“黑箱”特性，很难定位问题并进行修复，这与传统编译器易于调试的优点形成鲜明对比。
6. 缺乏“理解”： 神经网络本质上是在学习模式匹配。它可能能够生成看起来正确的代码，但并不意味着它真的“理解”了代码的逻辑，这可能导致一些意想不到的错误。
7. 目标语言的多样性： 编程语言种类繁多，各自有独特的生态系统和最佳实践。训练一个模型能够将代码翻译到“任意”另一种语言，需要海量的数据和复杂的模型设计。
目前的进展与未来方向
目前，已经有一些研究成果表明神经网络在代码翻译方面具有潜力。例如：
部分语言对的翻译： 已经有一些工作能够相对成功地将 Python 翻译到 Java，或者将 C++ 翻译到 Python，特别是在一些特定领域（如数据科学、Web 开发）的代码片段上。
基于 Transformer 的模型： 类似 Transformer 这样的模型架构，因为其强大的序列处理能力，在代码翻译任务中表现出了令人鼓舞的结果。
中间表示的利用： 一些研究会利用抽象语法树（AST）或程序依赖图（PDG）作为辅助信息，帮助神经网络更好地理解代码结构和语义。
未来的发展方向可能包括：
更强大的模型架构： 探索能够更好地处理代码复杂结构和长距离依赖的新型神经网络架构。
更智能的数据增强和合成技术： 找到更有效的方法来生成高质量的配对训练数据。
结合符号方法： 将神经网络的学习能力与传统编译器的符号推理能力结合起来，形成混合方法，以提高翻译的精确性和鲁棒性。
特定领域的优化： 专注于在特定编程范式（如函数式编程、面向对象编程）或特定应用领域（如机器学习库、Web框架）的代码翻译。
总而言之，利用人工神经网络将一种编程语言的代码翻译成另一种，而绕过人工设计的编译过程，这在理论上是可行的，并且是当前人工智能研究的一个热门方向。它依赖于神经网络强大的模式学习能力，特别是序列到序列模型。然而，要实现通用、高精度、鲁棒的代码翻译，仍然面临数据获取、语义理解、精确性要求等一系列巨大的挑战，还有很长的路要走。但如果能够成功，它将极大地改变软件开发的方式。
网友意见
非常有意思的问题。实际上已经有不少前沿工作了：
- 给定名称，简单函数的自动实现（Berkeley，如果没有记错）
- 如函数名str_to_int，可以正确的生成这个函数的代码
- 代码块的自动组合（AI Programmer（Intel）），不过是启发式算法
- 测试代码的自动补全、生成（Diffblue）
- 各类无约束的翻译（NMT/Image to image translation）
- 炉石的卡牌描述自动理解与函数生成（DeepMind）
但是编译器很复杂，不仅是词法语法的解析，还有各类标准的约束，不能用模糊推理来做，约束是非常严格的。要做理解，可能要准确的理解几百页甚至几千页的标准文档（或者它的一部分子集），并能够搞明白编译器和标准的区别，理解各类未定义行为。可想而知：
- 几年之内，基于NN的理解+推断恐怕并不容易达到精确、可用的标准。
- 十几年内，乐观估计，是可以看到这个工作的完成的。
并且，既然能够理解代码，并进行推断，那么离正确的构造出可用程序也已经不远，AI就有极大的可能可以进行真正的自我强化，意味着：强AI的时代马上就会到来了。
主要问题是直接写个source to source的编译器就能达到100%的准确率了，而你训练NN不知道什么时候才能达到非0的准确率呢……
这个跟自然语言处理有不同之处。自然语言在有NN前的解决方案更糟，所以NN进来可以有改进。代码翻译本来就是切实可行的工程问题，现实中代码翻译的项目不多只是这种工程并不总有性价比。
不信你看javascript世界，首先有各种各样的专门设计成编译到javascript的语言，然后有各种各样的把别的语言编译到javascript的编译器，然后有各种各样的just in time的编译器去在运行时把javascript编译成机器码来跑……这并不是因为javascript这个语言本身的特性有什么过人之处，而是它作为web前端世界的唯一通用语言而使得它特别重要。重要的事情就有价值。
我觉得AI更适合去做一些还没有完全被解决的问题。比方说现有的解决方案也只是heuristic，那么很可能你有很大的样本去训练一个新的heuristic，我会觉得靠谱很多。
比方说你来做一个AI，它“看”一遍程序就给出一些分支概率的预测，我觉得我是能相信它可以比编译器里的那些手写的规则要好的，虽然还是比不过真的profiling。
EDIT
还有一个问题是自然语言的翻译天生是局部的。归根到底都是人。不太存在说一种自然语言的散文翻译到另一种自然语言里变成了诗歌，或者一种自然语言的小说到了另一种自然语言里，叙述顺序发生了变化。
但是比方说你要把shared-memory通信改写成message-passing，还要保持语言的style不变化。嘿嘿嘿。
这问题是我提的，真是没有意思，我回答上千个编程类的问题，一共就提过两次问，心血来潮讨论一个可能的方向，被嘲讽不知道什么是编译器，不懂编译原理，不知道什么是转码器？我开发好几个上万行代码项目，还是不同语言的人，一种编程语言都不会？
我科班毕业工作4年的人没用过gcc是怎么的？写十几年C++不知道什么是编译？
提这个问题是因为看到了另一个讨论Google的机器翻译中应用人工神经网络的问题，说实话实际看到的效果大大出乎我的意料，许多我以前认为机器翻译无法达到的效果都已经实现了，比如说中文和英文中同一个语义有不同的习惯性的语序，都可以自动调整过来，甚至可以将修饰内容从一个从句移到另一个从句中。所以我在考虑，相似的技术是否也可以用于编程语言？
在我看来，编程语言是有两面的，它的一面是面向人的接口，另一面是面向机器的接口。编译（以及解释执行）是面向机器的一面，通过程序，它可以将一段高级语言转化为可执行的机器码（或者中间码，还可以是中间语言比如说Javascript）。
但是，转化为可执行代码的过程，只保留了程序如何执行这一信息，而丢失了：
- 这些程序基于怎样的业务场景被设计出来？
- 这些程序采取了什么样的架构设计？
- 这些设计中体现了作者什么样的思想？
所以说，编译器将一段程序编译成了可执行代码，这和程序员阅读一段程序之后，将它改写成另一种语言，是一种完全不同的操作。编译器保证编译的过程绝对正确，但是在这个过程中，最开始编写程序的人的思维方式丢失了；而由程序员改写，则可以将原来的设计在一定程度上作为保留。这也正像是自然语言翻译中发生的事情：翻译的人需要理解原作者想要表达的含义，然后用另一种语言将这个含义表示出来，而不是堆砌原来文字中每个字词的字典解释。
我希望达到的所谓“翻译”而非“编译”的效果，正是希望在这个过程中，原始的架构设计、业务命名乃至于设计思想、设计风格能够在一定程度上被保留，以至于生成的是可维护的代码，类似于找一个程序员来照着重写的效果。
既然机器在不可能完全理解自然语言中的含义的情况下也可以做出相对准确的翻译，那么编程语言为什么不可能呢？
请不要忽视编程语言也是一种为人使用而设计的语言这一事实。既然它为人使用而设计，计算机直接生成起来就是有困难的、复杂的，所以用神经网络进行拟合并没有什么值得奇怪的地方。
至于应用，可以说这个问题本来就是探讨可能性，也和很多人讨论过错误率的问题，但毕竟可能与否可能是0到1的关键。如果说从一种编程语言翻译到另一种编程语言是可能的，那么从自然语言翻译到编程语言呢？从业务需求描述到UML呢？
世界很大。
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当然，理论上，利用人工神经网络将一种编程语言的代码翻译成另一种语言，并且绕过传统编译器的手工设计环节，是完全有可能实现的。这是一种非常前沿的研究方向，我们通常称之为“神经网络机器翻译”或者更具体地说，“神经网络代码翻译”。让我们深入探讨一下这个想法是如何工作的，以及它面临的挑战和潜力。核心思想：将代............. -
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