Nossos sistemas de inteligência artificial continuam a ficar mais inteligentes, com cientistas demonstrando que um sistema chamado DeepCoder é agora inteligente o suficiente para pedir pedaços de código de outros programas para resolver problemas básicos.
Mas a equipe por trás da ferramenta não quer colocar os programadores humanos fora de um trabalho - eles querem tornar mais fácil para as pessoas a construir programas sem qualquer conhecimento de codificação.
DeepCoder é um projeto dirigido pela Microsoft e pela Universidade de Cambridge, usando técnicas de aprendizagem profunda para imitar a rede neural de um cérebro, onde grandes quantidades de dados são processados e avaliados para tomar decisões.
Isso significa que a AI pode pensar por si mesma, sem que essas escolhas estejam sendo conectadas ao código para começar, não ao contrário do sistema go do Google, que bate humanos .
"De repente, as pessoas poderiam ser muito mais produtivas", disse Armando Solar-Lezama do MIT, que não estava envolvido no trabalho, disse ao New Scientist . "Eles poderiam construir sistemas que [seria] impossível construir antes."
Dada uma lista de entradas e saídas, o DeepCoder pode descobrir quais pedaços de código trarão o resultado desejado, e seus desenvolvedores dizem que o sistema poderia potencialmente permitir que as pessoas simplesmente descrevessem uma idéia para um programa criar.
Os codificadores humanos já estarão familiarizados com os bits emprestados de outros programas publicamente disponíveis, mas um sistema como o DeepCoder pode pesquisar muito mais rápido e pensar muito mais rapidamente que os sistemas de AI anteriores.
Poderia também combinar pedaços de código de maneiras que os humanos nem sequer pensaram ainda.
E ao invés de executar cada bit de código através de um processo de tentativa e erro - como versões anteriores do sistema fez - DeepCoder agora pode prever antecipadamente quais fragmentos vão ser úteis e quais não são.
O sistema é ainda capaz de ficar mais inteligente como ele vai, aprendendo com suas escolhas.
Isso significa que em breve poderíamos produzir programas que identificam erros no software ou identificam objetos em fotos muito mais rápido - e tudo sem codificadores humanos terem de erguer um dedo.
Quer um programa que mova todas as suas fotos de um computador para outro, redimensionando-os ao longo do caminho? Um dia, você pode apenas ter que perguntar.
Devemos ressaltar que a tecnologia ainda precisa ser testada por pesquisadores independentes, uma vez que ainda está para ser publicado em um jornal revisto por pares. Mas a equipe está sendo conservadora sobre suas reivindicações a respeito de suas potencialidades atuais, assim que este olha como o negócio real.
Por enquanto, o DeepCoder só pode resolver problemas de programação simples que exigem cerca de cinco linhas de código, mas os pesquisadores esperam ampliar o sistema e torná-lo mais fácil de operar para não codificadores no futuro.
"Gerar um grande pedaço de código de uma só vez é difícil e potencialmente irreal", diz Solar-Lezama . "Mas grandes pedaços de código são construídos por reunir lotes de pequenos pedaços de código."
Um documento sobre o sistema está atualmente em revisão para apresentação na Conferência Internacional de 2017 sobre Representações de Aprendizagem .
fonte: sciencealert.com
Eu tenho uma analise incial de um projeto de plug'in que iria ir aprendendo com os modos de uso do programador
a ideia seria pra fazer cruds, o programador poderia fazer um e dizer pro plug'in fazer os outros
ou mesmo dizer para ele fazer todos copiando o padrão apartir de outros.
Mas nunca cheguei a fazer e já pensava que seria um risco fazer um assim.
Mas este ai é bem pior hehe