TransCoder: Quellcode in andere Sprachen übersetzen

Das Übertragen von Code von einer in eine andere Programmiersprache wird bislang entweder von Entwicklern oder von regelbasierten Programmen erledigt. Quasi von Programmen, die – wie man das auch von Entwicklern annimmt – «wissen» was sie tun. Facebook AI geht die Arbeit jetzt anders an: Die Forscher aben ein Deep-Learning-Modell gezüchtet, das Quellcode von einer Sprache in eine andere überträgt. Ihr Programm TransCoder ist ein vollständig selbstüberwachtes neuronales Transcompiler-System, das die Code-Migration wesentlich einfacher und effizienter machen soll. «Unsere Methode», so schreibt Facebook AI auf dieser Seite, «ist das erste KI-System, das in der Lage ist, Code von einer Programmiersprache in eine andere zu übersetzen, ohne dass parallele Daten für die Schulung benötigt werden. Wir haben gezeigt, dass TransCoder erfolgreich Funktionen zwischen C++, Java und Python 3 übersetzen kann.»

Laut Entwicklerteam bei Facebook AI übertrifft TransCoder übertrifft Open-Source- und kommerzielle regelbasierte Übersetzungsprogramme. In Test-Evaluationen hat das Modell mehr als 90 Prozent der Java-Funktionen korrekt in C++ übersetzt, 74,8 Prozent der C++-Funktionen in Java und 68,7 Prozent der Funktionen von Java in Python. Im Vergleich dazu – so die Angaben von Facebook AI – übersetzt ein kommerziell erhältliches Tool nur 61,0 Prozent der Funktionen korrekt von C++ nach Java, und ein Open-Source-Übersetzer ist nur bei 38,3 Prozent der in C++ übersetzten Java-Funktionen korrekt.

Besonders wichtig für das Übersetzen zwischen Programmiersprachen ist eine selbstgesteuerte Schulung. Traditionelle Ansätze für das betreute Lernen stützen sich bei der Schulung auf umfangreiche parallele Datensätze, die jedoch beispielsweise für Code-Übertragungen von COBOL nach C++ oder C++ nach Python nicht existieren. TransCoder stützt sich ausschliesslich auf Quellcode, der in nur einer Programmiersprache geschrieben wurde, anstatt Beispiele desselben Codes sowohl in der Quell- als auch in der Zielsprache zu benötigen. Es erfordert, laut Facebook AI, kein Fachwissen in den Programmiersprachen und zudem lässt sich der Ansatz von TransCoder auf weitere Programmiersprachen verallgemeinern.

TransCoder könnte für die Aktualisierung von Legacy-Codebasen auf moderne Programmiersprachen nützlich sein, die in der Regel effizienter und einfacher zu warten sind. Er zeigt auch, wie neuronale maschinelle Übersetzungstechniken auf neue Bereiche angewendet werden können. Facebook AI: «TransCoder ist zwar nicht dazu gedacht, bei der Fehlersuche oder der Verbesserung der Code-Qualität zu helfen, hat aber das Potenzial, Ingenieuren bei der Migration alter Codebasen oder der Verwendung von externem, in anderen Sprachen geschriebenem Code zu helfen.»

Weitere Informationen zum Thema finden Sie hier. Zudem stell dieses 21 Seiten umfassende PDF das Projekt TransCoder vor.