जूरी अभी भी इस पर विचार नहीं कर रही है कि ये चिंताएँ उचित हैं या नहीं, लेकिन जिन क्षेत्रों में एआई ने अपनी पहचान बनाना शुरू कर दिया है, उनकी संख्या में वृद्धि जारी है। हाल ही में, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने डीपकोडर बनाने के लिए कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ काम किया, जो प्रोग्रामिंग चुनौतियों को हल करने के लिए बनाई गई एक मशीन लर्निंग प्रणाली है। न्यू साइंटिस्ट की रिपोर्ट.
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डीपकोडर समस्याओं को हल करने के लिए सर्वोत्तम संयोजनों में सर्वोत्तम स्रोत कोड को खोजने और एकीकृत करने के लिए, नए एप्लिकेशन बनाने के लिए मौजूदा कोड को संयोजित करने की प्रक्रिया, प्रोग्राम संश्लेषण का उपयोग करता है। एक बार सिस्टम को उपलब्ध इनपुट के साथ यह पता चल जाता है कि एक मानव प्रोग्रामर उससे क्या हासिल करवाना चाहता है, फिर सिस्टम नया बनाने के लिए किसी भी मानव कोडर की तुलना में अधिक तेज़ी से और अधिक पूर्णता से खोज कर सकता है आवेदन पत्र।
सिस्टम जैसे-जैसे आगे बढ़ता है, सीखता भी है, जिसका अर्थ है कि यह न केवल शुरुआत में पिछले सिस्टम की तुलना में कई गुना तेज है, बल्कि जितना अधिक यह काम करता है, उतना ही तेज भी होता जाता है। अंततः, डीपकोडर जैसी प्रणाली सबसे कठिन काम को अपने हाथ में लेकर मानव प्रोग्रामिंग को बढ़ा सकती है इसे कम समय में पूरा करना, मानव कोडर को अधिक रोचक और परिष्कृत कार्य के लिए मुक्त करना।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक असंबंधित शोधकर्ता अरमांडो सोलर-लेज़ामा के अनुसार, “अचानक लोग बहुत अधिक उत्पादक हो सकते हैं। वे ऐसी प्रणालियाँ बना सकते हैं जिन्हें पहले बनाना असंभव होगा। इस प्रकार की प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की जाने वाली स्वचालन की संभावना वास्तव में कोड का उत्पादन करने के लिए किए जाने वाले प्रयास की मात्रा में भारी कमी का संकेत दे सकती है।
डीपकोडर वर्तमान में सीमित कोड नमूनों के साथ काम करने तक सीमित है, कोड की कुल मिलाकर लगभग पाँच पंक्तियाँ। हालाँकि, यह इतनी बड़ी सीमा नहीं है, यह देखते हुए कि सबसे बड़े एप्लिकेशन स्वयं कोड के छोटे टुकड़ों से बने होते हैं। सिस्टम की समग्र गति और सामान्य तौर पर एआई की लगातार बढ़ती शक्ति को देखते हुए, हम आगे की ओर देख सकते हैं ऐसे समय में जब प्रोग्रामर कंप्यूटर को गंदा काम करने देते हैं और खुद को परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं संकट।
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