Deepmind inventa una herramienta de inteligencia artificial para escribir código informático novedoso. En una campaña de codificación y colocándose en el medio, la IA de DeepMind ha creado una IA que puede escribir código para resolver cualquier problema que se le presente, como se demostró al participar en un desafío de codificación y terminar, bueno, en algún punto intermedio. No reemplazará a los desarrolladores de software en el corto plazo, pero es prometedor y puede ayudar con las tareas básicas.
DeepMind, una subsidiaria de Google, está trabajando para generar inteligencia en tantas formas como sea posible, y la codificación es sin duda una de las tareas en las que se concentran muchas de nuestras grandes mentes.
Obviamente, no es el primero en probar algo como esto: OpenAI tiene una iniciativa de codificación de lenguaje natural similar a Codex, y es utilizada por GitHub Copilot, así como una prueba de Microsoft que permite que GPT-3 termine sus oraciones.
En su estudio, los investigadores de DeepMind defienden su enfoque afirmando que no solo están interesados en dominar la IA, sino también en crear dominios de aplicación completamente nuevos:
“Los modelos de lenguaje a gran escala recientes han demostrado una capacidad impresionante para generar código y ahora pueden completar tareas de programación simples. Sin embargo, estos modelos aún funcionan mal cuando se evalúan en problemas más complejos e invisibles que requieren habilidades para resolver problemas más allá de simplemente traducir las instrucciones en código”.
Sin embargo, incluso si OpenAI tiene algo que decir al respecto (y probablemente podamos anticipar una respuesta en su próximo artículo sobre estas líneas), los problemas de programación competitivos generalmente implican una mezcla de interpretación e ingenio que las IA de código actuales no muestran.
AlphaCode AI de DeepMind entrenó un nuevo modelo
DeepMind entrenó un nuevo modelo en las bibliotecas de GitHub y una colección de problemas de codificación y soluciones para abordar el dominio. En pocas palabras, pero no es una tarea fácil. Luego lo implementaron en las 10 competencias más recientes (y no hace falta decir que la IA no las vio) de Codeforces, que es responsable de este tipo de competencia.
Su precisión fue mediocre, colocándolo en el medio del grupo, justo por encima del percentil 50. Ese puede ser un rendimiento promedio para un ser humano (no es que sea simple), pero para el primer intento de un método de aprendizaje automático, es bastante increíble.
“Puedo decir con seguridad que los resultados de AlphaCode superaron mis expectativas”, dijo Mike Mirzayanov. “Era escéptico porque incluso en problemas competitivos simples, a menudo se requiere no solo implementar el algoritmo, sino también (y esta es la parte más difícil) inventarlo. AlphaCode logró desempeñarse al nivel de un nuevo competidor prometedor”.
El siguiente es un ejemplo del tipo de problema que solucionó AlphaCode y su solución:
Esto es, por supuesto, todavía un trabajo en progreso. Todavía no es un material de grado SaaS empresarial, como puede ver. No te preocupes; vendrá más tarde. En este momento, todo lo que necesitamos mostrar es que el modelo puede manejar y comprender una pregunta escrita complicada a la vez y proporcionar una respuesta sensible y funcional la mayor parte del tiempo.
“Nuestra exploración de la generación de código deja un amplio espacio para la mejora y sugiere ideas aún más emocionantes que podrían ayudar a los programadores a mejorar su productividad y abrir el campo a personas que actualmente no escriben código”, escribe el equipo de DeepMind.
En este sitio de demostración, puede obtener más información sobre cómo se creó AlphaCode y las soluciones a varios problemas. Precio de las acciones de DeepMind por 2/2/22 es 2,959.09 USD.
