Os designers de programas podem precisar de novas carreiras em mais 20 anos e um artigo publicado pelo Laboratório Nacional Oak Ridge do Departamento de Energia dos EUA aponta que o Código Gerado por Máquina (MGC) pode parecer 2040 Hoje em dia, a inteligência artificial, ou alguns anos após a tecnologia de auto-condução, como de costume, tanto nas instituições acadêmicas quanto nos mercados, conseguiram impulsionar o desenvolvimento da principal tecnologia da MGC.
Os pesquisadores também mencionaram vários artigos no jornal e apontaram que, a partir desses papéis, pode-se ver o eixo do desenvolvimento tecnológico, e agora é possível escrever um novo código agarrando o código, Tecnologias de aprendizado de máquinas de alta velocidade como Defense Advanced Project Agency (DARPA) e Probabilistic
Programação para Aprendizado de Máquinas Avançadas (PPAML), é para melhorar a aprendizagem de máquinas para resolver alguns problemas não especificados, e tanto o DeepCoder como o AutoML conseguiram produzir código executável, a ferramenta de geração de ontologia DOG4DAG pode produzir semi-automático humano devido a restrições de tempo Não é possível completar o conhecimento.
O artigo menciona que no futuro as pessoas passarão a maior parte do tempo confiando em autocompletar ou apresentar recomendações, mesmo que ainda precisem escrever programas. Quando a aprendizagem em máquina é suficientemente avançada com técnicas de processamento de linguagem natural, a qualidade do código produzido pela máquina será melhor que a de um engenheiro de software humano Preparado ainda melhor.
No entanto, a MGC ainda tem seus próprios desafios. Devido à heterogeneidade da plataforma de programação, a MGC enfrentará o mesmo dilema que os sistemas de computação de alta produtividade e os idiomas específicos do domínio. Escalando a computação científica a partir do zero, e o alto custo desse grande projeto prejudicou o avanço da tecnologia
O artigo conclui com uma afirmação de que um ambiente de computação altamente heterogêneo exige mudanças na usabilidade e na produtividade sob demanda e é ainda mais fácil escrever e executar código em linguagem natural e até mesmo máquinas que eventualmente possam interagir sem intervenção humana Divisão de trabalho para completar a tarefa.