DeepMind, hermana de Google, crea IA que puede competir con los humanos en programación

Altavoz inteligente Echo Dot

LA Cabeza profunda, una compañía del conjunto Alphabet experta en investigación de IA (inteligencia artificial), mencionó que había construido un sistema con la capacidad de desarrollar con una eficacia comparable a la de los humanos. AlphaCode, como se le llamó, está reforzado por modelos de estudio profundo para solucionar inconvenientes integrados en lenguaje natural que necesitan una combinación de “sentido crítico, lógica, conocimiento de algoritmos y capacidades de programación”.

El desempeño del emprendimiento fue evaluado en Codeforces, una interfaz que proporciona competencias entre una cantidad enorme de desarrolladores. En las diez evaluaciones mucho más recientes, AlphaCode logró igualar al programador promedio. Esta fue “la primera oportunidad que un sistema de generación de código apoyado en inteligencia artificial logró escenarios confrontados de desempeño de programación”, según la compañía.

AlphaCode ha podido interpretar el lenguaje natural y solucionar inconvenientes en código (Imagen: Reproducción/lmonk72/Pixabay)

“Puedo mencionar de manera segura que los desenlaces de AlphaCode superaron mis esperanzas”, ha dicho el principal creador de Codeforces, Mike Mirzayanov. “Era escéptico pues aun en inconvenientes confrontados mucho más sencillos, con frecuencia es requisito no solo llevar a cabo el algoritmo sino más bien asimismo (y esta es la parte mucho más bien difícil) inventarlo”.

Para conseguir capacidades tan enormes en la resolución y también interpretación de inconvenientes, AlphaCode emplea una combinación de modelos de transformadores y métodos de filtrado y muestreo a enorme escala. Complementando la aptitud de estudio, el sistema asimismo fue entrenado con proyectos elegidos de GitHub para progresar la banco de información de programación.

Ejemplos en C++ y Python

DeepMind afirma que, en el instante de la evaluación, se creó una “infinita cantidad” de programas en C++ y Python para cada inconveniente propuesto. Tras eso, el conjunto de programadores «filtró, reunió y reclasificó» las resoluciones en un pequeño conjunto de 10 programas aspirantes que entonces se pusieron para evaluación externa.

“Más allá de que está lejos de ganar las competencias, el resultado muestra un salto importante en las habilidades de resolución de inconvenientes de la inteligencia artificial. Aguardamos que nuestros desenlaces inspiren a la red social de programación competitiva”.

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Si tiene curiosidad, puede hallar mucho más datos sobre el diseño y las habilidades de solución de inconvenientes en el sitio oficial de AlphaCode; asimismo puede jugar un tanto con la inteligencia artificial.

Fuente: VentureBeat, DeepMind

Tommy Banks
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