「我是一个懒惰而无知的准计算机科学家，所以我试图让计算机自己编程。」
在最新的推文中，Yann LeCun「懒洋洋」地写道。
近年来，研究人员已经使用人工智能来改善编程语言之间的翻译或自动修复问题。例如，人工智能系统DrRepair已被证明可以解决大多数产生错误信息的问题。但研究人员还是梦想有一天，人工智能可以根据非专家的简单描述来编写程序。
换言之，这给我们留了个疑问：代码能自己写吗？
近日，微软透露计划将以生成文本而闻名的GPT-3引入编程。首席执行官萨提亚-纳德拉说：「如果你能用自然语言描述你想做什么，GPT-3 将生成一个最相关的公式列表供你选择。代码自己写。」
Charles Lamanna 说，GPT-3 提供的复杂性可以帮助人们应对复杂的挑战，并为几乎没有编码经验的人们提供支持。GPT-3 将自然语言翻译成 PowerFx，这是一种相当简单的编程语言，类似于微软在 3 月份推出的 Excel 命令。
GPT-3终于派上用场了！
微软的新功能基于称为Transformer的神经网络架构，包括百度，谷歌，微软，Nvidia和Salesforce在内的大型科技公司都使用该网络，使用从网络上抓取的文字训练数据来创建大型语言模型。
去年9月，微软从OpenAI手里拿过了GPT-3的独家授权，微软执行副总裁兼 CTO Kevin Scott 表示：「让最前沿的人工智能研究走向民主」！
至此，从最初10亿美元的投资，到去年Build宣布的为OpenAI设计的AI超算，再到获得GPT-3独家授权，微软成功「夺得」OpenAI.
OpenAI联合创始人老马：the opposite of open.
是的，OpenAI不Open了。
还有网友干脆表示：OpenAI也可以改名ClosedAI.
如此布局，微软到底拿GPT-3做什么了？
今年的Build大会，微软宣布了。
Power Apps是微软2015年推出的小程序开发软件，属于Power Platform的一个应用，利用它，无需代码编程，人人都能像设计PPT一样开发App.
现在，微软又为Power Apps加入了GPT-3。
Power Platform包含Power BI，Power Apps，Power Automate和Power Virtual Agents. 这四部分覆盖了从非技术人员到专业软件开发人员的所有低代码开发需求。
而低代码开发，就是以「拖-拉-拽」的可视化方式，让开发人员以最少量的代码快速开发应用软件。
此次微软将GPT-3首次集成到Power Apps使用的低代码编程语言Power Fx中，无疑是开启了GPT-3作为基础性的新技术的「商用」新征程。
Power Fx依托于Microsoft Excel，比传统的编程语言更易于使用，但在过去用它创建复杂的数据查询仍然是一个比较艰难的学习过程。
比如，我们想实现一个「找到所有在美国订阅过期的用户」的指令，过去在Power Fx上，我们需要构建一个Power Fx语句来实现查找，但现在有了GPT-3，我们只需要把我们的需求以正常的语言表达输入进去，它就可以直接帮你翻译成Power Fx的代码语句，比如像下面图片显示的一样。
Power Apps就像是我们在搜索框中输入问题，再从众多搜索结果中进行选择一样，GPT-3会针对你的输入的语句返回多个Power Fx公式建议，然后，开发者可以选择自己觉得最合适的公式。
要「淘汰」程序员？最佳模型：只有 14% 的成功率
虽然目前这个功能并不能完全代替一个人理解后所执行的代码，但能够在很大程度上帮助开发人员做出正确的选择。
在最近的一项测试中，最好的模型在由一组 AI 研究人员编制的介绍性编程挑战中只有 14% 的成功率。
尽管如此，进行这项研究的研究人员得出的结论是，测试证明「机器学习模型正在开始学习如何编码」。
为了挑战机器学习社区并衡量大型语言模型在编程方面的表现如何？上周，一群AI研究人员提出了使用Python自动编码的基准。
在该测试中，GPT-Neo（一种开放源语言模型）的设计与OpenAI的旗舰模型具有类似的体系结构，其性能优于GPT-3。该论文的主要作者Dan Hendrycks说，这是由于使用从GitHub收集的数据对GPT-Neo进行了微调的事实，GitHub是一种流行的协作编码项目编程存储库。
而使用这样的AI模型的重要意义在于，可以促进「低代码工具」向更大的受众群体普及，也就意味着未来人人都可以「自学成才」，成为开发者。
至此，正式投入商用的GPT-3就不再是reddit上编故事的水军了。
它的加入，会成为程序员更大的威胁吗？
有网友表示：it will！
你觉得呢？
