배심원단은 여전히 그러한 우려가 정당한지 여부에 대해 의견이 분분하지만 AI가 표를 만들기 시작한 영역의 수는 계속 증가하고 있습니다. 최근 Microsoft Research는 University of Cambridge의 연구원들과 협력하여 다음과 같이 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 구축된 기계 학습 시스템인 DeepCoder를 만들었습니다. 뉴 사이언티스트 보고서.
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딥코더 프로그램 합성, 기존 코드를 결합하여 새로운 애플리케이션을 생성하는 프로세스를 사용하여 최상의 조합에서 최상의 소스 코드를 검색 및 통합하여 문제를 해결합니다. 시스템이 사용 가능한 입력과 함께 인간 프로그래머가 수행하기를 원하는 것을 알게 되면 그런 다음 시스템은 인간 코더보다 더 빠르고 완전하게 검색하여 새로운 코드를 생성할 수 있습니다. 애플리케이션.
시스템은 또한 진행하면서 학습합니다. 즉, 처음에는 이전 시스템보다 몇 배 더 빠를 뿐만 아니라 더 많이 작동할수록 더 빨라집니다. 궁극적으로 DeepCoder와 같은 시스템은 가장 지루한 작업을 대신하여 인간 프로그래밍을 향상시킬 수 있습니다. 훨씬 더 짧은 시간 안에 작업을 완료하여 휴먼 코더가 보다 흥미롭고 정교한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
Massachusetts Institute of Technology의 관련 없는 연구원인 Armando Solar-Lezama에 따르면 “갑자기 사람들이 훨씬 더 생산적이 될 수 있었습니다. 이전에는 불가능했던 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 종류의 기술이 제공하는 자동화의 잠재력은 코드를 생성하는 데 드는 노력의 엄청난 [감소]를 의미할 수 있습니다.”
DeepCoder는 현재 총 5줄 정도의 제한된 코드 샘플로 작업하도록 제한되어 있습니다. 그러나 가장 큰 애플리케이션 자체가 더 작은 코드 조각으로 구성되어 있다는 점을 고려하면 그리 큰 제한은 아닙니다. 시스템의 전반적인 속도와 일반적으로 계속 증가하는 AI의 성능을 고려할 때 우리는 앞으로 기대할 수 있습니다. 프로그래머가 컴퓨터에게 더러운 일을 맡기고 스스로를 정의하는 데 집중하는 시대로 문제.
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