El jurado aún está deliberando sobre si esas preocupaciones están justificadas, pero las áreas en las que la IA está comenzando a dejar su huella continúan aumentando en número. Recientemente, Microsoft Research trabajó con investigadores de la Universidad de Cambridge para crear DeepCoder, un sistema de aprendizaje automático construido para resolver desafíos de programación, como Nuevos informes científicos.
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codificador profundo utiliza la síntesis de programas, el proceso de combinar código existente para crear nuevas aplicaciones, para buscar e integrar el mejor código fuente en las mejores combinaciones para resolver problemas. Una vez que el sistema sabe lo que un programador humano quiere que logre, junto con las entradas disponibles, el sistema puede buscar de forma más rápida y completa que cualquier codificador humano para crear un nuevo solicitud.
El sistema también aprende a medida que avanza, lo que significa que no solo es inicialmente muchas veces más rápido que los sistemas anteriores, sino que también se vuelve más rápido cuanto más trabaja. En última instancia, un sistema como DeepCoder podría mejorar la programación humana al hacerse cargo del trabajo más tedioso y completándolo en una fracción del tiempo, liberando al codificador humano para un trabajo más interesante y sofisticado.
Según Armando Solar-Lezama, investigador no relacionado del Instituto Tecnológico de Massachusetts, “De repente, las personas podrían ser mucho más productivas. Podrían construir sistemas que [sería] imposible construir antes. El potencial de automatización que ofrece este tipo de tecnología realmente podría significar una [reducción] enorme en la cantidad de esfuerzo que se necesita para producir código”.
DeepCoder actualmente se limita a trabajar con muestras de código limitadas, alrededor de cinco líneas de código en total. Sin embargo, esa no es una limitación tan grande, dado que las aplicaciones más grandes están compuestas de piezas de código más pequeñas. Dada la velocidad general del sistema y el poder cada vez mayor de la IA en general, podemos esperar a un momento en que los programadores dejan que una computadora haga el trabajo sucio y se enfocan en definir el problema.
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