近年来，人工智能技术已经在商业领域得到了广泛了运用，而我们与机器交互的方式也正在发生改变。为了顺应时代的发展，以 Salesforce 为代表的诸多企业，都在积极酝酿可对客户产生更直接影响的新体验。事实上，早在 2016 年，Salesforce 就已经开启了他们的 AI 之旅，当时该公司推出了名为 Einstein 的人工智能框架。
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需要指出的是，Einstein 从来不是一款产品，而是一套有可能触及 Salesforce 堆栈的各个方面的智能功能。而要将它推向现实世界的工作，仍在进行当中。
一年前，Salesforce 聘请了前斯坦福大学教授 Silvio Savarese 。作为该公司的首席科学家，他致力于利用大量数据集来开展更高级的研究。
回顾过去 20 年，他一直在从事这方面的研究，希望让缺乏特定培训的人也能够掌握相关技能。
其推动的一个主要方向，是让 AI 能够以新的方式，为商业人士赋予切实的能力、并让任何人都能够轻松获得这方面的体验。
为实现这一广泛的目标，Salesforce 百人研究团队的努力方向之一，就是被称作 CodeGen 的语音驱动编程方法。
这个想法是让人们用简单的语句来描述他们想做的事情，然后 AI 可根据自然语言指令来生成代码。
Silvio Savarese 表示，这项技术的关键，在于通过接近于自然对话的方式，向 AI 解释自己想要做些什么。
“CodeGen 确实提供了一种新颖的软件开发方式，用户无需直接编写代码，只需在对话中用简单的英语词汇描述他们试图解决的问题，所以对话过程在其中扮演了重要的角色”。
如上方例子所示，用户首先提出一些要求，然后 AI 会要求给出更清晰的解释。尽管这在很大程度上仍处于早期实验阶段，但 Salesforce 已经在两种不同的聆听模型上取得了新进展。
其中一套模型面向更具经验的开发者，此时 CodeGen 会帮助他们编写代码、并接管处理那些手动的部分 -—— 从编程角度来看，这些工作相对更加枯燥。
另一套模型面向缺乏经验的普通用户，他们在编程方面的知识储备几乎为零，但 CodeGen 仍可提供一种构建软件、以解决实际问题的方法。
据悉，Salesforce 正尝试通过对话式编程，来实现一些以前未做过的事情。虽然微软正在研究与 GPT3 框架类似的东西，但 Savarese 的大规模深度学习，还涉及相当复杂的模型。
作为编程的基础模型，CodeGen 建立在一个具有 160 亿个参数的大规模自回归模型之上。
这些模型是由大量数据训练得来，并且可根据用户的经验丰富程度，来区分用例和模型。
截图（来自：GitHub）
虽然当前该项目仍处于概念验证阶段，但下一步 Salesforce 计划将它发布到内部开发人员社区，且 Savarese 会在本月晚些时候的内部会议上进行展示。
若顺利迈过实验阶段，Salesforce 将授权数据科学家和业务分析师使用 Tableau（于 2019 年以近 160 亿美元的价格收购）来构建应用程序，使之从业务层面变得更易于访问。
当然，语音驱动的编程，仅是 Salesforce 宏伟 AI 愿景的一小步。毕竟内容创建、网站布置和其它任务功能，也有望通过一套简洁的人与 AI 沟通系统来实现。
