La giuria non ha ancora deciso se tali preoccupazioni siano giustificate, ma le aree in cui l'IA sta iniziando a lasciare il segno continuano ad aumentare di numero. Di recente, Microsoft Research ha collaborato con i ricercatori dell'Università di Cambridge per creare DeepCoder, un sistema di apprendimento automatico creato per risolvere le sfide di programmazione, come Rapporti di New Scientist.
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DeepCoder utilizza la sintesi del programma, il processo di combinazione del codice esistente per creare nuove applicazioni, per cercare e integrare il miglior codice sorgente nelle migliori combinazioni per risolvere i problemi. Una volta che il sistema sa cosa vuole che un programmatore umano realizzi, insieme agli input disponibili, il sistema può quindi cercare più rapidamente e in modo più completo di qualsiasi programmatore umano per crearne uno nuovo applicazione.
Il sistema impara anche man mano che procede, il che significa che non solo inizialmente è molte volte più veloce dei sistemi precedenti, ma diventa anche più veloce man mano che funziona. In definitiva, un sistema come DeepCoder potrebbe migliorare la programmazione umana assumendo il lavoro più noioso e completandolo in una frazione del tempo, liberando il programmatore umano per lavori più interessanti e sofisticati.
Secondo Armando Solar-Lezama, un ricercatore indipendente presso il Massachusetts Institute of Technology, “All'improvviso le persone potrebbero essere molto più produttive. Potrebbero costruire sistemi che [sarebbe] impossibile costruire prima. Il potenziale di automazione offerto da questo tipo di tecnologia potrebbe davvero significare un'enorme [riduzione] della quantità di sforzi necessari per produrre codice".
DeepCoder è attualmente limitato a lavorare con campioni di codice limitati, circa cinque righe di codice in totale. Questa non è una limitazione così grande, tuttavia, dato che le applicazioni più grandi sono esse stesse costituite da parti di codice più piccole. Data la velocità complessiva del sistema e la potenza sempre crescente dell'intelligenza artificiale in generale, possiamo guardare avanti a un'epoca in cui i programmatori lasciavano che un computer facesse il lavoro sporco e si concentrassero sulla definizione del problema.
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