20 ans plus tard, un autre programmeur peut avoir besoin d'une nouvelle carrière. Oak Ridge National Laboratory (US Department of Oak Ridge National Laboratory de l'énergie) a publié des documents indiquent, le code de programme généré par l'ordinateur (MGC, machine code généré) pourrait ressembler à 2040 AI est maintenant, ou la technologie auto-conduite quelques années plus tard comme d'habitude, que ce soit dans les établissements universitaires ou le marché sont en place pour conduire le développement principal MGC technique.
Les chercheurs ont également mentionné plusieurs articles dans le document et ont souligné que de ces documents on peut voir l'axe du développement technologique, et maintenant il est possible d'écrire du nouveau code en saisissant du code, Technologies d'apprentissage automatique à haute vitesse telles que DARPA (Defense Advanced Project Agency) et Probabilistic
Programmation pour la promotion de l'apprentissage machine (PPAML), il est dans l'apprentissage de la machine améliorée pour résoudre certains problèmes non spécifiés, mais il AutoML deux DeepCoder peut déjà produire un code de programme exécutable, outil génération ontologie DOG4DAG être génération semi-automatique de l'humanité en raison du délai Impossible de compléter les connaissances.
Papier mentionné, les gens de retour ont besoin même d'écrire un programme qui sera également passer la plupart du temps ou se fonder sur la fonction de remplissage automatique est recommandée lorsque la machine d'apprentissage assez avec les progrès de la technologie de traitement du langage naturel, la qualité du code de programme généré par la machine que les ingénieurs logiciels humains encore mieux préparé.
Mais les défis que doit relever le MGC a encore ses besoins, en raison de l'hétérogénéité de la plate-forme pour écrire un programme ou se traduira par des systèmes informatiques de haute productivité et MGC (haute productivité Computing Systems) et le langage spécifique à un domaine (domaine des langues spécifiques) doivent faire face au même dilemme, est la nécessité des changements dans le calcul scientifique depuis le début, et le coût élevé de ce grand projet entravées la technologie avant
L'article conclut qu'un environnement informatique hautement hétérogène nécessite des changements dans la convivialité et la productivité à la demande, et qu'il est encore plus facile d'écrire et d'exécuter du code en langage naturel et même des machines pouvant interagir entre elles sans intervention humaine Division du travail pour terminer la tâche.