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Ce système d'IA peut voler du code pour se rendre plus intelligent

Ce système d'IA peut voler du code pour se rendre plus intelligent

Alors que les systèmes d'intelligence artificielle continuent de s'améliorer, une IA le fait d'une manière unique. Microsoft et l'Université de Cambridge se sont associés sur DeepCoder, une IA d'apprentissage en profondeur destinée à imiter les modèles d'apprentissage trouvés dans le cerveau humain.

[Source de l'image:Pixabay]

DeepCoder regroupe le code d'autres programmes pour résoudre les problèmes. Les développeurs ont déclaré qu'il ne s'agissait pas de mécaniser les programmeurs humains mais d'aider les gens à créer qui n'ont pas de connaissances approfondies en codage.

Pour le moment, DeepCoder fonctionne très bien pour résoudre des problèmes plus simples comme ceux qui se posent lors de compétitions de programmation:

«Construire un système IPS nécessite de résoudre deux problèmes. Premièrement, le problème de recherche: pour trouver des programmes cohérents, nous devons rechercher un ensemble approprié de programmes possibles. Nous devons définir l'ensemble (c'est-à-dire l'espace programme) et la procédure de recherche. Deuxièmement, le problème de classement: s'il existe plusieurs programmes cohérents avec les exemples d'entrées-sorties, lequel retournons-nous? Ces deux problèmes dépendent des spécificités de la formulation du problème. Ainsi, la première décision importante dans la formulation d'une approche la synthèse de programme est le choix d'un langage spécifique au domaine. "

À l'heure actuelle, le système DeepCoder ne peut résoudre que des problèmes qui peuvent être résolus en cinq lignes de code ou moins.

DeepCoder n'est pas la première IA à réussir dans le deep learning. Google a créé un système appelé DeepMind pour battre un joueur maître du jeu de société chinois Go. Le système AlphaGo reconnaît que Go est un googol fois plus compliqué que les échecs. Ainsi, l'IA a cent fois plus d'options disponibles à tout moment du jeu.

Entre les capacités d'apprentissage en milieu de partie de DeepMind et l'adaptation et la résolution de problèmes rapides de DeepCoder, l'avenir de l'IA semble radieux (bien qu'un peu intimidant).

"Nous prévoyons de nombreuses extensions de DeepCoder… et sommes optimistes quant aux perspectives futures d'utiliser l'apprentissage automatique pour synthétiser des programmes", ont déclaré les informaticiens de Microsoft et de Cambridge.

Pour mieux comprendre les algorithmes d'apprentissage en profondeur et leur fonctionnement par rapport aux algorithmes traditionnels, regardez cette vidéo ci-dessous:

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