Während sich Systeme für künstliche Intelligenz weiter verbessern, tut dies eine KI auf einzigartige Weise. Microsoft und die University of Cambridge haben sich zusammengetan. DeepCoder eine tief lernende KI, die die im menschlichen Gehirn gefundenen Lernmuster nachahmen soll.
DeepCoder setzt Code aus anderen Programmen zusammen, um Probleme zu lösen. Entwickler sagten, es gehe nicht darum, menschliche Programmierer zu mechanisieren, sondern Menschen zu helfen, die nicht über umfassende Codierungskenntnisse verfügen.
Im Moment funktioniert DeepCoder sehr gut bei der Lösung einfacherer Probleme, wie sie bei Programmierwettbewerben auftreten :
"Der Aufbau eines IPS-Systems erfordert die Lösung von zwei Problemen. Erstens das Suchproblem: Um konsistente Programme zu finden, müssen wir nach einem geeigneten Satz möglicher Programme suchen. Wir müssen den Satz dh den Programmraum definieren und suchenZweitens das Ranking-Problem: Wenn es mehrere Programme gibt, die mit den Input-Output-Beispielen übereinstimmen, welches geben wir zurück? Beide Probleme hängen von den Besonderheiten der Problemformulierung ab. Somit ist die erste wichtige Entscheidung bei der Formulierung einesAnsatz zur Programmsynthese ist die Wahl einer domänenspezifischen Sprache. "
Ab sofort kann das DeepCoder-System nur Probleme lösen, die in fünf Codezeilen oder weniger behoben werden können.
DeepCoder ist nicht die erste KI, die Deep Learning erfolgreich durchführt. Google hat ein System namens erstellt. DeepMind um einen Meister des chinesischen Brettspiels Go zu schlagen. Das AlphaGo-System erkennt, dass Go eine Googol-Zeit ist, die komplizierter als Schach ist. Somit stehen der KI zu jedem Zeitpunkt des Spiels hundertfach mehr Optionen zur Verfügung.
Zwischen den Lernfähigkeiten von DeepMind während des Spiels und der schnellen Anpassung und Problemlösung von DeepCoder sieht die Zukunft der KI vielversprechend aus wenn auch ein wenig einschüchternd.
"Wir sehen viele Erweiterungen von DeepCoder vor ... und sind optimistisch hinsichtlich der Zukunftsaussichten der Verwendung von maschinellem Lernen zur Synthese von Programmen." sagte die Informatiker von Microsoft und Cambridge.
Um die Algorithmen für tiefes Lernen und ihre Funktionsweise im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen besser zu verstehen, sehen Sie sich dieses Video unten an :