近年來，人工智能技術已經在商業領域得到了廣泛了運用，而我們與機器交互的方式也正在發生改變。為了順應時代的發展，以Salesforce 為代表的諸多企業，都在積極醞釀可對客戶產生更直接影響的新體驗。事實上，早在2016 年，Salesforce 就已經開啟了他們的AI 之旅，當時該公司推出了名為Einstein 的人工智能框架。

需要指出的是，Einstein 從來不是一款產品，而是一套有可能觸及Salesforce 堆棧的各個方面的智能功能。而要將它推向現實世界的工作，仍在進行當中。

一年前，Salesforce 聘請了前斯坦福大學教授Silvio Savarese 。作為該公司的首席科學家，他致力於利用大量數據集來開展更高級的研究。

回顧過去20 年，他一直在從事這方面的研究，希望讓缺乏特定培訓的人也能夠掌握相關技能。

其推動的一個主要方向，是讓AI 能夠以新的方式，為商業人士賦予切實的能力、並讓任何人都能夠輕鬆獲得這方面的體驗。

為實現這一廣泛的目標，Salesforce百人研究團隊的努力方向之一，就是被稱作CodeGen 的語音驅動編程方法。

這個想法是讓人們用簡單的語句來描述他們想做的事情，然後AI 可根據自然語言指令來生成代碼。

Silvio Savarese 表示，這項技術的關鍵，在於通過接近於自然對話的方式，向AI 解釋自己想要做些什麼。

“CodeGen 確實提供了一種新穎的軟件開發方式，用戶無需直接編寫代碼，只需在對話中用簡單的英語詞彙描述他們試圖解決的問題，所以對話過程在其中扮演了重要的角色”。

如上方例子所示，用戶首先提出一些要求，然後AI 會要求給出更清晰的解釋。儘管這在很大程度上仍處於早期實驗階段，但Salesforce 已經在兩種不同的聆聽模型上取得了新進展。

其中一套模型面向更具經驗的開發者，此時CodeGen 會幫助他們編寫代碼、並接管處理那些手動的部分-—— 從編程角度來看，這些工作相對更加枯燥。

另一套模型面向缺乏經驗的普通用戶，他們在編程方面的知識儲備幾乎為零，但CodeGen 仍可提供一種構建軟件、以解決實際問題的方法。

據悉，Salesforce 正嘗試通過對話式編程，來實現一些以前未做過的事情。雖然微軟正在研究與GPT3 框架類似的東西，但Savarese 的大規模深度學習，還涉及相當複雜的模型。

作為編程的基礎模型，CodeGen 建立在一個具有160 億個參數的大規模自回歸模型之上。

這些模型是由大量數據訓練得來，並且可根據用戶的經驗豐富程度，來區分用例和模型。

截圖（來自：GitHub）

雖然當前該項目仍處於概念驗證階段，但下一步Salesforce 計劃將它發佈到內部開發人員社區，且Savarese 會在本月晚些時候的內部會議上進行展示。

若順利邁過實驗階段，Salesforce 將授權數據科學家和業務分析師使用Tableau（於2019 年以近160 億美元的價格收購）來構建應用程序，使之從業務層面變得更易於訪問。

當然，語音驅動的編程，僅是Salesforce 宏偉AI 願景的一小步。畢竟內容創建、網站佈置和其它任務功能，也有望通過一套簡潔的人與AI 溝通系統來實現。