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Un nuevo sistema creado por DeepMind supera una competicin de cdigo informtico con resultados similares a los de un participante medio. Podra revolucionar un sector esencial en nuestra economa
La inteligencia artificial podra estar a punto de romper una de las barreras que an separaban a las personas de las mquinas, como es la capacidad de programar cdigo y as crear, precisamente, otras mquinas. Se trata, adems, de una de las actividades ms importantes en nuestra sociedad y nuestra economa, para la cual siempre se ha considerado que hace falta tener cierta inventiva, y no slo mucho conocimiento. El nuevo sistema ha sido desarrollado por DeepMind, empresa adscrita a Google, y ha demostrado ser capaz de competir en certmenes de programacin al mismo nivel que los humanos.
El programa, llamado AlphaCode, ha logrado un rendimiento que le sita en la media de los expertos humanos que participan en estas competiciones. No puede vencer al campen del mundo, como en el ajedrez u otros juegos, pero s muestra un nivel sorprendente. Adems, programar cdigo no es un juego con un conjunto de reglas preestablecidas, sino que a menudo requiere tirar de inventiva y romper algunas normas para poder innovar.
La nueva inteligencia artificial ha respondido a los retos que se plantean en una competicin de cdigo, en la cual los participantes se enfrentan a una descripcin tcnica de un problema y deben desarrollar un programa que lo resuelva. Los resultados de AlphaCode se corresponden a los del mejor 54,3% de los humanos. No es an genial, pero s muy competente. La nueva tecnologa se ha presentado en Science y uno de sus principales autores es el espaol Oriol Vinyals, director de investigacin en DeepMind.
Los creadores del sistema destacan que puede generar soluciones innovadoras a problemas no vistos, y aseguran que no hay evidencia de que AlphaCode copiara partes importantes de soluciones previas o explotara las debilidades en la estructura del problema. Es decir, sus respuestas fueron legtimas y adecuadas a lo que se peda. Nuestro modelo era realmente capaz de resolver problemas que no haba visto nunca antes, incluso cuando estos problemas requeran un considerable razonamiento.
AlphaCode aprende por s mismo a resolver los problemas que encuentra, sin estar programado para escribir cdigo. La mquina responde a cada reto generando millones de posibles soluciones y despus filtra y valida cada una de ellas hasta quedarse con slo 10 respuestas. No tiene conocimiento incorporado sobre cmo resolver las tareas, sino que revisa y agrupa un nmero inmenso de datos hasta dar con un cdigo capaz de resolver el problema.
En otras palabras, AlphaCode no comprende -en el sentido humano- qu le han pedido, pero analiza todos los datos y aprende rpido a contestar con una precisin asombrosa. Hasta la fecha, slo las personas haban sido capaces de escribir cdigo en respuesta a un problema novedoso, de manera que estamos ante un nuevo hito para la inteligencia artificial. El avance, segn confan sus autores, podra cambiar la forma en que se programa, ya que ahora las personas contaremos con la ayuda de la inteligencia artificial. Esta lnea de trabajo presenta emocionantes aplicaciones que pueden mejorar la productividad de los programadores y hacer la programacin accesible a una nueva generacin, concluyen.
Para saber ms
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Junto al informe que presenta el avance, Science publica un anlisis sobre los lmites y posibilidades de esta clase de tecnologas. La principal desventaja de estos enfoques impulsados por datos es que, como no tienen conocimiento incorporado de los requerimientos del cdigo, son dados a cometer errores ‘triviales’: generan cdigo que en muchos casos no se ejecuta o no resuelve la tarea en cuestin, comenta a EL MUNDO Zico Kolter, catedrtico de Computacin en la Universidad Carnegie Mellon y autor del anlisis.
AlphaCode sortea este problema al generar muchas soluciones candidatas para cada problema y despus eliminar las que no se ejecutan o no superan un simple test, aade. Sin embargo, esta solucin no es la panacea: Podra ser an peor: en muchos casos, generar cdigo que ‘parece correcto’, e incluso supere los test sencillos, pero que en realidad no resuelva adecuadamente el problema.
En definitiva, que la mquina no sepa lo que est haciendo tiene un coste, pero tambin importantes ventajas. La principal es su simplicidad y su rendimiento, asegura Kolter. No requiere conocimiento diseado complejo para apoyar al sistema, y su rendimiento aumenta a medida que obtiene ms datos o computacin. En reas bien definidas, como es la programacin de cdigo, esta podra ser, definitivamente, la mejor opcin, apunta este experto. Adems, no hay realmente una alternativa convincente en este punto: la generacin de cdigo ‘no puramente impulsada por datos’ no consigue en la actualidad resultados tan potentes en este dominio.
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