¿No sabes programar? No es problema, la IA aprendió a copiar códigos de otros programas

Un grupo de investigadores de la Universidad de Cambridge y Microsoft desarrollaron un programa, llamado DeepCoder, que utiliza aprendizaje automático para crear nuevos programas, tomando en “préstamo” otros códigos de programación. El documento con la investigación se encuentra en el siguiente enlace, con una breve reseña disponible en New Scientist. 

Actualmente existen distintos lenguajes de programación de niveles bajos y altos. Por ello, los programadores, para una operación exitosa, deben conocer más de uno de estos lenguajes. 

El nuevo programa DeepCoder, de acuerdo a los desarrolladores, permitirá que las personas que no conocen ni un solo lenguaje de programación también puedan codificar. Para realizar la tarea solo será necesario introducir un término de búsqueda y DeepCoder realizará la programación de manera automática. 

En su estado actual, es indispensable que el programa reciba información de input y output, es decir, un cierto número de valores de entrada y salida. En base a la información provista, el programa podrá determinar regularidades. 

Después de que las regularidades de entrada y salida han sido halladas, DeepCoder puede buscar de manera automática piezas similares del código necesario en otros programas para armar un programa completo propio. En caso que DeepCoder reciba información sobre los pasos intermedios de su programación, el programa creará un código terminado de manera mucho más rápida. 

A finales de enero del año pasado, un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) presentó el programa Prophet, capaz de detectar y reparar de manera autónoma errores en el código de entrada de programación. Para el análisis y la corrección del programa se utilizan modelos estocásticos (probabilísticos) a partir de plataformas independientes de reparación de códigos. Para el trabajo con los códigos de salida, el programa Prophet utilizó información de parches efectivos: códigos de entrada cuya descripción se encuentra de manera pública en internet. Para la corrección de errores, el algoritmo utilizó parches de modificación automática también obtenidos de internet. 

Durante la corrección automática de errores, el programa demostró ser capaz de analizar la interacción de los códigos de corrección añadidos con el resto de códigos de reparación. Prophet puede trabajar con el código de entrada del programa, que consiste en algunos cientos, miles y decenas de miles de filas. Para esto, el nuevo algoritmo tiene la capacidad de auto-aprender. 

Basilio Sychev
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