Le jury ne sait toujours pas si ces préoccupations sont justifiées, mais les domaines dans lesquels l'IA commence à faire sa marque continuent d'augmenter en nombre. Récemment, Microsoft Research a travaillé avec des chercheurs de l'Université de Cambridge pour créer DeepCoder, un système d'apprentissage automatique conçu pour résoudre les problèmes de programmation, comme Nouveaux rapports de scientifiques.
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Codeur profond utilise la synthèse de programme, le processus de combinaison de code existant pour créer de nouvelles applications, pour rechercher et intégrer le meilleur code source dans les meilleures combinaisons pour résoudre des problèmes. Une fois que le système sait ce qu'un programmeur humain veut qu'il accomplisse, ainsi que les entrées disponibles, le système peut alors rechercher plus rapidement et plus complètement que n'importe quel codeur humain pour créer un nouveau application.
Le système apprend également au fur et à mesure, ce qui signifie qu'il est non seulement initialement plusieurs fois plus rapide que les systèmes précédents, mais qu'il devient également plus rapide à mesure qu'il fonctionne. En fin de compte, un système comme DeepCoder pourrait améliorer la programmation humaine en prenant en charge le travail le plus fastidieux et le complétant en une fraction du temps, libérant le codeur humain pour un travail plus intéressant et sophistiqué.
Selon Armando Solar-Lezama, un chercheur indépendant du Massachusetts Institute of Technology, «Tout d'un coup, les gens pourraient être tellement plus productifs. Ils pourraient construire des systèmes qu'il [serait] impossible de construire auparavant. Le potentiel d'automatisation qu'offre ce type de technologie pourrait vraiment signifier une énorme [réduction] de la quantité d'efforts nécessaires pour produire du code.
DeepCoder est actuellement limité à travailler avec des échantillons de code limités, environ cinq lignes de code au total. Ce n'est pas une si grande limitation, cependant, étant donné que les applications les plus volumineuses sont elles-mêmes constituées de plus petits morceaux de code. Compte tenu de la vitesse globale du système et de la puissance toujours croissante de l'IA en général, nous pouvons nous réjouir à une époque où les programmeurs laissaient un ordinateur faire le sale boulot et se concentraient sur la définition du problème.
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