Jobb programozók a gépek, mint az emberek

Már jó pár évvel ezelőtt megjelentek úgynevezett debugger programok, melyek a programozók által megírt scriptekben megkeresték a hibás részleteket és azokat működőkre cseréltek. Az újonnan beillesztett elemeket természetesen nem maguktól írták, hanem mások által, korábban megírt programokból másolták ki azokat. Ennek a rendszernek a továbbfejlesztett változata a DeepCoder.

 

A Microsoft és a Cambridge egyetem közösen kifejlesztett egy programot, amely segítségével bárkiből programozó válhat.

 

„Hirtelenjében az emberek sokkal produktívabbá váltak. Olyan rendszerek megalkotására lettek képesek, melyekre azelőtt nem voltak.” – mondta a fejlesztésről Armando Solar-Lezama.

 

A DeepCoder segítségével a felhasználóknak elég egy egyszerű leírást adniuk és a rendszer létrehozza a kívánt programot. A DeepCoder a szintézis technikáját alkalmazza: új programokat generál meglévő programrészletekből – pont úgy, ahogyan egy programozó csinálná. Forráskódokat tanul, melyek részleteit használhatóság alapján sorrendbe állítja, hogy az adott helyen a legjobb megoldást használhassa.

 

Az egyik előnye annak, ha hagyjuk „elszabadulni” az MI-t az, hogy akkor az embernél sokkal szélesebb körben tud keresni, így olyan megoldásokat alkalmaz majd a forráskódban, amilyenek az embernek eszébe sem jutnának.

 

Mindez az elődeinél gyorsabbá teszi a DeepCoder-t: a másodperc törtrésze alatt képes működő programot írni. Továbbá annak köszönhetően, hogy megtanulja, mely kombinációk működnek jól, minden egyes új feladatnál jobb eredménnyel végez.

 

Jelenleg a DeepCoder nagyjából ötsoros programok megírására képes, mely a megfelelő nyelven komplikáltabb problémák megoldására is alkalmas.

 

Természetesen a Google is élen jár a fejlesztésben: AutoML rendszere már jobb önfejlesztő programokat ír, mint alkotói!

 

A rendszer szimulációk ezreit futtatja le annak érdekében, hogy a különböző programrészleteket a lehető leghatékonyabbá tegye. Ezt addig folytatja, amíg el nem éri a célját: a létező legjobb programot. Ez egy nagyon jó példája a végtelen majom elméletnek, mely kimondja, hogy ha végtelen ideig hagyunk egy majmot pötyögni az írógépen, majdnem biztos, hogy leírja Shakespeare teljes életművét.

 

Ezek a gépek mindössze órák alatt végzik el azt, amihez egy embernek hetekre vagy hónapokra lenne szükség, sőt programjaik jobbak is az ember által írtaknál. Az AutoML képfelismerésben 82%-os pontossággal dolgozik, továbbá a legkomplikáltabb MI feladatokban is három százalékponttal jobban teljesít, mint az emberek.

 

Még egy éve sincs, hogy megjelent a Google fejlesztése és már ilyen szinten jár. Képzeljük csak el, hol tart majd a fejlődése évek múlva! Sőt, a fejlesztő csapat külsős programozók számára is elérhetővé teszi a rendszerét a gyorsabb fejlődés érdekében.

 

Az MI jövője fényesebb, mint valaha. A holnap gépei már nem csak a tanulásra, hanem a frissülésre és a váratlan helyzetek megoldására is képesek lesznek.

 

Dugasz Ádám