O júri ainda não decidiu se essas preocupações são justificadas, mas as áreas em que a IA está começando a deixar sua marca continuam aumentando em número. Recentemente, a Microsoft Research trabalhou com pesquisadores da Universidade de Cambridge para criar o DeepCoder, um sistema de aprendizado de máquina construído para resolver desafios de programação, como Relatórios de novos cientistas.
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DeepCoderGenericName usa a síntese de programas, o processo de combinar o código existente para criar novos aplicativos, para pesquisar e integrar o melhor código-fonte nas melhores combinações para resolver problemas. Uma vez que o sistema saiba o que um programador humano deseja que ele realize, juntamente com as entradas disponíveis, o sistema pode, então, pesquisar de forma mais rápida e completa do que qualquer codificador humano para criar um novo aplicativo.
O sistema também aprende à medida que avança, o que significa que não é apenas inicialmente muitas vezes mais rápido que os sistemas anteriores, mas também fica mais rápido quanto mais funciona. Em última análise, um sistema como o DeepCoder poderia aprimorar a programação humana assumindo o trabalho mais tedioso e concluí-lo em uma fração do tempo, liberando o codificador humano para um trabalho mais interessante e sofisticado.
De acordo com Armando Solar-Lezama, um pesquisador independente do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, “De repente, as pessoas podem ser muito mais produtivas. Eles poderiam construir sistemas que seriam impossíveis de construir antes. O potencial de automação que esse tipo de tecnologia oferece pode realmente significar uma enorme [redução] na quantidade de esforço necessária para produzir código.”
Atualmente, o DeepCoder está limitado a trabalhar com amostras de código limitadas, cerca de cinco linhas de código no total. No entanto, essa não é uma limitação tão grande, visto que os aplicativos maiores são compostos por pedaços menores de código. Dada a velocidade geral do sistema e o poder cada vez maior da IA em geral, podemos esperar a uma época em que os programadores deixavam o computador fazer o trabalho sujo e se concentravam em definir o problema.
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