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 計劃將它發布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、網站布置和其它任務功能，也有望通過一套簡潔的人與 AI 溝通系統來實現。