WikiCoder: Brücke zwischen Code-Generierung und Wissen

In der heutigen digitalen Welt wird es immer wichtiger, Aufgaben zu automatisieren. Aber das Programmieren kann für viele Leute immer noch eine Herausforderung sein. Um das Coden einfacher und zuverlässiger zu machen, entwickeln Forscher Methoden, um automatisch Code aus einfachen Beispielen zu generieren. Diese Herangehensweise nennt man Programmsynthese.

#Was ist Programmsynthese?

Programmsynthese ist eine Methode, die hilft, Computerprogramme basierend auf ein paar Beispielen zu erstellen, was das Programm tun soll. Wenn zum Beispiel ein Nutzer eine Eingabe und die erwartete Ausgabe angibt, kann ein Programmsynthesetool Code generieren, der diese Aufgabe erfüllt.

Traditionelle Tools verlassen sich normalerweise nur auf die bereitgestellten Beispiele. Aber es gibt viele Situationen, in denen die Beispiele allein nicht alle benötigten Informationen enthalten. Hier kommt das Wissen ins Spiel. Tools, die externe Informationen nutzen können, wie Fakten aus einer Datenbank, nennt man wissensbasierten Programme.

#Der Bedarf an wissensbasierten Programmen

Nehmen wir ein einfaches Beispiel. Wenn jemand Geldbeträge aus verschiedenen Ländern in deren Währung umrechnen möchte, könnte er folgende Paare von Eingaben und Ausgaben bereitstellen:

• Eingabe: "17", "Vereinigte Staaten" → Ausgabe: "17 USD"
• Eingabe: "42", "Frankreich" → Ausgabe: "42 EUR"

In diesem Fall muss das Programm verstehen, dass "Vereinigte Staaten" zu "USD" und "Frankreich" zu "EUR" gehört. Diese spezifischen Informationen sind nicht in den Beispielen selbst enthalten, also wird ein typisches Programmsynthesetool Schwierigkeiten haben, ein funktionierendes Programm zu erstellen. Wissensbasierte Programme können zusätzliche Informationen nutzen, wie einen Wissensgraphen, um diese fehlenden Informationen zu finden.

#Was ist ein Wissensgraph?

Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Art, Informationen zu organisieren. Er enthält Entitäten (wie Länder oder Personen) und die Beziehungen zwischen ihnen. Zum Beispiel kann ein Wissensgraph zeigen, dass Paris die Hauptstadt von Frankreich ist oder dass eine bestimmte Person Mathematiker ist.

Durch die Verbindung zu diesen Wissensgraphen können Programmsynthesetools auf eine Fülle von Informationen zugreifen, die ihnen helfen, die benötigten Beziehungen zu verstehen, um Aufgaben genau zu lösen.

#Einführung von WikiCoder

Um die Lücke zwischen traditioneller Programmsynthese und wissensbasierten Ansätzen zu schliessen, haben Forscher ein Tool namens WikiCoder entwickelt. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, beide Methoden zu kombinieren, sodass es externes Wissen nutzen kann, um Code zu generieren.

WikiCoder funktioniert, indem es Beispiele von Nutzern aufnimmt, diese Beispiele auf Muster untersucht und dann einen Wissensgraphen nutzt, um die notwendigen Beziehungen zwischen den Entitäten zu finden. Wenn die traditionelle Programmsynthese scheitert, kann sie auf den Wissensgraphen zurückgreifen, um die benötigten Informationen zu erhalten.

#Wie WikiCoder funktioniert

WikiCoder arbeitet in mehreren Schritten:

1. Vorverarbeitung: Das Tool untersucht die vom Nutzer bereitgestellten Beispiele. Es identifiziert gemeinsame Muster und extrahiert relevante Entitäten. Dabei werden die Konstanten von den Variablen in den Beispiel-Eingaben und -Ausgaben getrennt.

2. Abfragen des Wissensgraphen: Sobald die Entitäten identifiziert sind, generiert WikiCoder Abfragen an den Wissensgraphen. Diese Abfragen ermöglichen es, die fehlenden Informationen abzurufen, die benötigt werden, um die Fragen des Nutzers zu beantworten.

3. Programmerstellung: Nachdem die notwendigen Informationen gesammelt wurden, verwendet WikiCoder eine Reihe von Regeln, um ein Programm zu generieren, das den Bedürfnissen des Nutzers entspricht. Es stellt sicher, dass das Programm syntaktisch korrekt ist und die erforderlichen Aufgaben ausführt.

4. Evaluierung: Schliesslich bewertet WikiCoder das generierte Programm anhand der ursprünglichen Beispiele, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert.

#Anwendungsgebiete in der Praxis

Die potenziellen Anwendungen der wissensbasierten Programmsynthese sind riesig. Hier sind ein paar Bereiche, in denen WikiCoder einen Unterschied machen kann:

#Allgemeinwissen

WikiCoder kann Nutzern helfen, allgemeine Informationen über die Welt zu erhalten, einschliesslich Geografie, historische Fakten und mehr. Durch den Zugriff auf Wissensgraphen wie Wikidata kann es Programme erstellen, die verstehen und genaue Informationen basierend auf Nutzeranfragen bereitstellen.

#Sprachen lernen

In der Bildung kann WikiCoder Programme erstellen, die Schülern helfen, grammatikalisch korrekte Sätze zu bilden oder Grammatikübungen zu lösen. Durch die Verwendung von Wissen über Sprachregeln und -strukturen kann es helfen, Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise die Eingabe eines Lehrers erfordern würden.

#Datenabfragen

In der Wirtschaft oder Datenanalyse kann WikiCoder komplexe Datenbankabfragen basierend auf Nutzeranfragen und externem Wissen erstellen. Diese Fähigkeit ermöglicht eine anspruchsvollere Analyse und Berichterstattung und verbessert den Entscheidungsprozess.

#Vorteile der Verwendung von Wissensgraphen

Die Nutzung von Wissensgraphen bietet mehrere Vorteile:

1. Zuverlässigkeit: Wissensgraphen liefern eine solide Informationsbasis. Wenn ein Programm generiert wird, stammen die Daten aus einer verifizierten Quelle, was die Genauigkeit verbessert.

2. Erklärbarkeit: Jeder Schritt bei der Erstellung eines Programms kann zur Wissensquelle zurückverfolgt werden. Diese Transparenz ermöglicht es den Nutzern zu verstehen, wie das Programm erstellt wurde und welche Überlegungen dahinterstecken.

3. Anpassungsfähigkeit: Wissensbasierte Programme können angepasst werden, um verschiedene Wissensgraphen zu nutzen. Diese Flexibilität bedeutet, dass sie auf spezifische Branchen oder Arten von Informationen abgestimmt werden können, die grössere Sprachmodelle möglicherweise nicht abdecken.

#Einschränkungen aktueller Tools

Obwohl WikiCoder Fortschritte in diesem Bereich darstellt, gibt es immer noch Einschränkungen. Eine grosse Herausforderung ist die Entitätsextraktion, bei der es schwierig sein kann, die richtigen Entitäten aus den Nutzeranfragen zu identifizieren. Eine falsche Extraktion führt zu fehlerhaften Programmgenerierungen.

Eine weitere Einschränkung ist das Wissens-Postprocessing, bei dem die extern abgerufenen Informationen bearbeitet werden müssen. Wenn das benötigte Wissen nicht klar oder leicht zugänglich ist, kann das Programm trotzdem fehlschlagen.

#Ergebnisse und Leistung

Forscher haben WikiCoder an einem Datensatz getestet, der speziell zur Bewertung seiner Leistung entworfen wurde. Das Tool hat viele Aufgaben erfolgreich gelöst, insbesondere solche, die keine komplexe Nachbearbeitung erforderten. Allerdings waren Aufgaben, die tiefere Wissensverbindungen erforderten, schwieriger.

Im Vergleich zu anderen Tools, wie Codex und GPT-3, schnitt WikiCoder bei Aufgaben, die spezifische Wissensabfragen erforderten, gut ab. Codex hatte Probleme aufgrund seines Designs, das Wissensgraphen nicht priorisiert, und GPT-3 zeigte Stärken bei allgemeinen Abfragen, hatte aber Schwierigkeiten, vollständig ausgearbeitete Programme zu generieren.

#Fazit

WikiCoder ist ein vielversprechender Schritt, um die Programmsynthese zuverlässiger und zugänglicher zu machen. Durch die Integration von Wissensgraphen verbessert es die Fähigkeit von Programmsynthesetools, genaue und nützliche Codes basierend auf einfachen Nutzerbeispielen zu generieren. Wenn sich die Technologie weiterentwickelt, können wir noch grössere Fähigkeiten und breitere Anwendungen in verschiedenen Bereichen erwarten. Das Ziel ist, diese Tools weiter zu verfeinern, ihre Einschränkungen zu beheben und mehr Menschen zu befähigen, Aufgaben durch Programmieren zu automatisieren.