Die Migration einer Codebase von einer zur anderen Programmiersprache ist schwierig und ressourcenintensiv – daran beteiligte Entwicklerteams brauchen weitreichende Kenntnisse sowohl der Ausgangs- als auch der Zielsprache. Besonders in Bezug auf Legacy-Systeme ist das problematisch – viele Unternehmen, Finanzinstitute und Verwaltungen entscheiden sich deshalb gegen eine Modernisierung.

Facebooks KI-Forscher haben eine KI entwickelt, die eine solche Migration deutlich einfacher und effizienter machen soll. Laut Blogpost ist die Methode die erste KI, die Code ohne weitere zusätzliche Daten von der einen in die andere Programmiersprache übersetzen können soll. Das Tool namens Transcoder habe bereits erfolgreich Funktionen von C++ zu Java und Python 3 und umgekehrt übersetzt und dabei sowohl offen lizensierte als auch kommerzielle andere Tools übertroffen. Über 90 Prozent der Übersetzungen von Java zu C++, 74,8 Prozent der Übersetzungen von C++ zu Java und 68, 7 Prozent derer von Java zu Python waren dabei offenbar korrekt. Im Vergleich dazu konnte ein kommerzielles Tool beim Sprachenpaar C++ und Java nur eine Trefferquote von 61 Prozent verzeichnen, ein Open-Source-Tool sogar lediglich 38,3 Prozent.

Für die Translation zwischen Programmiersprachen ist sogenanntes Self-Supervised-Training besonders wichtig. Traditionelle, auf supervisiertem Lernen basierte Ansätze stützen sich auf die parallele Zuführung zusätzlicher Datensätze. Das Problem: Für Sprachkombinationen wie Cobol und C++ oder C++ und Python gibt es solche Datensätze schlicht nicht. Facebooks Transcoder verfolgt daher einen anderen Ansatz: Das Training der KI stützt sich auf Quellcode in einer einzelnen Sprache, Codebeispiele beider Sprachen werden nicht benötigt, um die KI zu trainieren.

Die künstliche Intelligenz soll dementsprechend auch nutzen können, wer keine Expertise in einer oder auch beiden der betreffenden Programmiersprachen mitbringe, und der Ansatz des Tools ließe sich einfach auf weitere Programmiersprachen ausweiten, so die Autoren des Blogposts. Zur Evaluation hat das Team eine neue Bewertungsmetrik entworfen.

Das Tool könnte sich vor allem für die Modernisierung von Legacy-Codebases eignen, zudem sei es ein Paradebeispiel dafür, wie auf neuronalen Netzen basierte Translationstechniken auf neue Bereiche angewandt werden können. In der Vergangenheit hatte Facebooks KI-Team bereits erfolgreich neuronale Netze eingesetzt, um komplexe mathematische Gleichungen zu lösen. So sei es denkbar, dass sich die neue KI auch für den Einsatz in Bereichen eigne, die nicht mit Translation oder Pattern Recognition in Verbindung stehen, so der Blogpost.

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