Los diseñadores de programas pueden necesitar nuevas carreras en otros 20 años, y un documento publicado por el Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía de EE. UU. Señala que el Código Generado por Máquina (MGC) puede parecerse al 2040. Es hoy en día la inteligencia artificial, o unos años después de la tecnología de conducción autónoma, como es habitual, tanto en las instituciones académicas como en los mercados que han podido impulsar el desarrollo de la tecnología principal de MGC.
papel investigador también se menciona en varios documentos, y señaló que el eje se puede ver desde un desarrollo tecnológico de estos papeles, ahora se puede hacer mediante el rastreo para el segmento de código, para escribir nuevo código, así como técnicas de aprendizaje automático de alta velocidad. como la Agencia de Defensa Avanzados del Proyecto 's (DARPA) y probabilístico
Programación para el progreso de aprendizaje automático (PPAML), es en el aprendizaje automático mejorado para resolver algunos asuntos no especificados, pero no AutoML Tanto DeepCoder ya se puede producir un código de programa ejecutable, la ontología herramienta de generación de DOG4DAG generación semi-automática de la humanidad a causa del límite de tiempo Incapaz de completar el conocimiento.
Papel mencionado, la gente de vuelta aún tienen que escribir un programa que también pasará la mayor parte del tiempo o depender de la función de autocompletar se recomienda cuando el aprender lo suficiente con que avanza la tecnología de procesamiento de lenguaje natural de la máquina, la calidad del código de programa generado por la máquina de ingenieros de software humanos Preparado aún mejor.
Pero los desafíos que enfrenta el MGC todavía tiene sus necesidades, debido a la heterogeneidad de la plataforma para escribir un programa, o dará lugar a sistemas de alta productividad de computación y MGC (alta productividad Computing Systems) y el lenguaje específico de dominio (Domain idiomas específicos) se enfrentan al mismo dilema, es la necesidad los cambios en la computación científica desde el principio, y el alto costo de este gran proyecto obstaculizaron la tecnología hacia adelante
Conclusión Los documentos mencionados, los entornos informáticos heterogéneos altas tienen que hacer algunos cambios en la disponibilidad y la productividad de la demanda, es mejor escribir la ejecución automática de código de programa en lenguaje natural, incluso sin intervención humana máquinas pudieron eventualmente el uno al otro División del trabajo para completar la tarea.