De hecho, está tan desarrollado que es capaz de encontrar los recursos que necesita en otros programas y poner en sus necesidades.
Nuestros sistemas de inteligencia artificial continúan haciéndose más inteligentes, con científicos demostrando que un sistema llamado DeepCoder es ahora lo suficientemente listo como para pedir prestados bits de código de otros programas para resolver problemas básicos.
Pero el equipo detrás de la herramienta no quiere poner a los programadores humanos de un trabajo - que quieren hacer más fácil para las personas a construir programas sin ningún conocimiento de codificación.
DeepCoder es un proyecto dirigido por Microsoft y la Universidad de Cambridge, que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para imitar la red neuronal de un cerebro, donde grandes cantidades de datos son procesados y evaluados para tomar decisiones.
Eso significa que AI puede pensar por sí mismo sin que esas opciones estén conectadas al código para empezar, no a diferencia del sistema Go de Google, que golpea a los humanos.
"De repente, la gente podría ser mucho más productiva", dijo Armando Solar-Lezama del MIT, que no participó en el trabajo, dijo a New Scientist. "Podrían construir sistemas que antes sería imposible construir".
Dada una lista de entradas y salidas, DeepCoder puede determinar qué fragmentos de código producirán el resultado deseado, y sus desarrolladores dicen que el sistema podría potencialmente permitir a la gente simplemente describir una idea para crear un programa.
Los codificadores humanos ya estarán familiarizados con los bits de préstamo de otros programas disponibles públicamente, pero un sistema como DeepCoder puede buscar mucho más rápido y pensar mucho más rápidamente que los sistemas de AI anteriores.
También podría combinar bits de código en formas que los humanos ni siquiera han pensado aún.
Y en lugar de ejecutar cada bit de código a través de un proceso de prueba y error - como lo hicieron versiones anteriores del sistema - DeepCoder ahora puede predecir con antelación qué fragmentos van a ser útiles y cuáles no.
El sistema es incluso capaz de obtener más inteligente a medida que va, el aprendizaje de sus opciones.
Eso significa que pronto podríamos producir programas que detectan errores en el software o identifican objetos en las fotos mucho más rápido - y todo sin que los codificadores humanos tengan que levantar un dedo.
¿Quieres un programa que mueva todas tus fotos de una computadora a otra, redimensionándolas en el camino? Un día, puede que tengas que preguntar.
Cabe señalar que la tecnología todavía necesita ser probada por investigadores independientes, ya que aún no se publicará en una revista revisada por pares. Pero el equipo está siendo conservador acerca de sus reclamaciones con respecto a sus capacidades actuales, por lo que este parece el verdadero negocio.
Por ahora, DeepCoder sólo puede resolver problemas de programación sencillos que requieren alrededor de cinco líneas de código, pero los investigadores esperan ampliar el sistema y facilitar el funcionamiento para los no codificadores en el futuro.
"Generar una gran pieza de código en un solo disparo es difícil y potencialmente poco realista", dice Solar-Lezama. "Pero realmente grandes piezas de código se construyen al reunir un montón de pequeñas piezas de código."
Actualmente se está revisando un documento sobre el sistema para su presentación en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje de 2017.
Link => https://openreview.net/pdf?id=ByldLrqlx
Tengo un primer análisis de un proyecto plug'in que seguiría aprendiendo con los modos de uso del programador
La idea sería hacer crujidos, el programador podría hacer uno y decir pro plug'in hacer los demás
O incluso decirle que haga todo copiando el patrón de otros.
Pero nunca lo hice, y pensé que sería un riesgo hacerlo.
Pero esto es mucho peor, jeje
Nuestros sistemas de inteligencia artificial continúan haciéndose más inteligentes, con científicos demostrando que un sistema llamado DeepCoder es ahora lo suficientemente listo como para pedir prestados bits de código de otros programas para resolver problemas básicos.
Pero el equipo detrás de la herramienta no quiere poner a los programadores humanos de un trabajo - que quieren hacer más fácil para las personas a construir programas sin ningún conocimiento de codificación.
DeepCoder es un proyecto dirigido por Microsoft y la Universidad de Cambridge, que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para imitar la red neuronal de un cerebro, donde grandes cantidades de datos son procesados y evaluados para tomar decisiones.
Eso significa que AI puede pensar por sí mismo sin que esas opciones estén conectadas al código para empezar, no a diferencia del sistema Go de Google, que golpea a los humanos.
"De repente, la gente podría ser mucho más productiva", dijo Armando Solar-Lezama del MIT, que no participó en el trabajo, dijo a New Scientist. "Podrían construir sistemas que antes sería imposible construir".
Dada una lista de entradas y salidas, DeepCoder puede determinar qué fragmentos de código producirán el resultado deseado, y sus desarrolladores dicen que el sistema podría potencialmente permitir a la gente simplemente describir una idea para crear un programa.
Los codificadores humanos ya estarán familiarizados con los bits de préstamo de otros programas disponibles públicamente, pero un sistema como DeepCoder puede buscar mucho más rápido y pensar mucho más rápidamente que los sistemas de AI anteriores.
También podría combinar bits de código en formas que los humanos ni siquiera han pensado aún.
Y en lugar de ejecutar cada bit de código a través de un proceso de prueba y error - como lo hicieron versiones anteriores del sistema - DeepCoder ahora puede predecir con antelación qué fragmentos van a ser útiles y cuáles no.
El sistema es incluso capaz de obtener más inteligente a medida que va, el aprendizaje de sus opciones.
Eso significa que pronto podríamos producir programas que detectan errores en el software o identifican objetos en las fotos mucho más rápido - y todo sin que los codificadores humanos tengan que levantar un dedo.
¿Quieres un programa que mueva todas tus fotos de una computadora a otra, redimensionándolas en el camino? Un día, puede que tengas que preguntar.
Cabe señalar que la tecnología todavía necesita ser probada por investigadores independientes, ya que aún no se publicará en una revista revisada por pares. Pero el equipo está siendo conservador acerca de sus reclamaciones con respecto a sus capacidades actuales, por lo que este parece el verdadero negocio.
Por ahora, DeepCoder sólo puede resolver problemas de programación sencillos que requieren alrededor de cinco líneas de código, pero los investigadores esperan ampliar el sistema y facilitar el funcionamiento para los no codificadores en el futuro.
"Generar una gran pieza de código en un solo disparo es difícil y potencialmente poco realista", dice Solar-Lezama. "Pero realmente grandes piezas de código se construyen al reunir un montón de pequeñas piezas de código."
Actualmente se está revisando un documento sobre el sistema para su presentación en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje de 2017.
Link => https://openreview.net/pdf?id=ByldLrqlx
Tengo un primer análisis de un proyecto plug'in que seguiría aprendiendo con los modos de uso del programador
La idea sería hacer crujidos, el programador podría hacer uno y decir pro plug'in hacer los demás
O incluso decirle que haga todo copiando el patrón de otros.
Pero nunca lo hice, y pensé que sería un riesgo hacerlo.
Pero esto es mucho peor, jeje