Złodziej kodów

stock

?

Podczas gdy systemy sztucznej inteligencji nie przestają się rozwijać, jeden z nich jest wyjątkowy ze względu na sposób dokonywania postępu. Współpraca firmy Microsoft oraz Uniwersytetu w Cambridge zaowocowała programem sztucznej inteligencji „Deep Coder”, programem, który imituje sposób uczenia się obserwowany w ludzkim mózgu.

Ten artykuł został opublikowany 06-03-2017 12:50 i może nie być aktualny. Spróbuj wyszukać nowsze treści.

DeepCoder łączy kody źródłowe pochodzące z różnych programów w celu rozwiązania zadanego problemu. Deweloperzy, zapytani o cel działania programu, odpowiadają, iż nie chodzi o zautomatyzowanie procesu programowania, lecz o pomoc w jego tworzeniu ludziom, którym brak wystarczającej wiedzy do samodzielnego rozwiązania skomplikowanego problemu.
Na chwilę obecną, DeepCoder otrzymuje zadowalające wyniki przy rozwiązywaniu prostych zadań, jak na przykład te stawiane uczestnikom konkursów programistycznych. Rozwiązania, z jakimi radzi sobie program, zajmują nie więcej jak pięć linijek kodu. Jak tłumaczą twórcy:

Tworzenie systemu IPS wymaga rozwiązania dwóch problemów. Po pierwsze: problem wyszukiwania: by znaleźć zgodne z oczekiwaniami programy, potrzebujemy szukać wśród odpowiedniego zestawu możliwych rozwiązań. Musimy owy zestaw zdefiniować (na przykład pod względem miejsca zajmowanego przez program) oraz procedurę szukającą. Po drugie: problem jakościowy: jeśli istnieje więcej niż jeden program rozwiązujący problem, i oba podają jednoznaczne wyniki, który wybrać?

DeepCoder nie jest pierwszą sztuczną inteligencją, która poradziła sobie z metodą deep learning (jest to rodzaj uczenia maszynowego, wykorzystującego elementy sieci neuronowych).
Google DeepMind stworzyło system nazwany AlphaGo, którego zadaniem było pokonanie mistrzowskiego gracza w chińską grę planszową Go. System ów oszacował, że gra Go jest obliczeniowo bardziej skomplikowana od szachów googol (czyli 10100) razy. Wynika z tego, że sztuczna inteligencja ma w każdym, dowolnym momencie gry stokrotnie więcej możliwości ruchu.
Zważając na osiągi AlphaGo, które finalnie pokonało Lee Sedana, profesjonalnego gracza Go oraz dostosowanie się programu DeepCoder do postawionych problemów, możemy powiedzieć, że przyszłość sztucznej inteligencji zapowiada się naprawdę dobrze. Naukowcy z Microsoftu i Cambridge orzekli, że „przewidują wprowadzenie rozszerzeń do DeepCoder oraz są nastawieni optymistycznie do perspektywy uczenia maszynowego przez programy AI i za ich pomocą syntezowania wielu programów w jeden.

Artykuł oryginalnie został opublikowany na stronie www.interestingengineering.com, a jego autorem jest Shelby Rogers.

Dodano:

06-03-2017 12:50

Dodane przez:

Jakub Jonakowski

Źródło:

www.interestingengineering.com, Shelby Rogers

Kategoria:

Ciekawostki
systemu komentarzy dostarcza Disqus
nasi partnerzy