Google crea AlphaCode, una IA que afirman que es buena programando

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La compañía de inteligencia artificial DeepMind, propiedad de Google y conocida por haber desarrollado AlphaZero y AlphaGo, ha anunciado un gran logro en la carrera por dotar a la IA con capacidades de resolución de problemas de programación que aún suelen considerarse solventables únicamente por humanos.

Así, tras simular su participación en 10 concursos con más de 5.000 participantes

Afirman que su nueva IA —bautizada como AlphaCode— se ha situado dentro del rango estimado del 54% de los mejores escritores de código participantes. Dichos concursos se habían realizado realmente meses antes: la compañía puso a prueba AlphaCode haciendo que se enfrentase a retos seleccionados por la plataforma de programación competitiva Codeforces.


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Sin embargo, reconocen que por ahora las habilidades de AlphaCode no son exactamente representativas del tipo de retos a los que suele enfrentarse un programador promedio porque, al fin y al cabo, no está pensada para resolver la misma clase de desafíos a los que un programador debe hacer frente a la hora de desarrollar un programa comercial, por ejemplo.

Por el contrario, AlphaCode está optimizado para enfrentarse a tareas de «programación competitiva», la realizada en concursos como los de Codeforces, en los que los participantes reciben una serie de largas descripciones de problemas y unas horas para escribir programas para resolverlos, recibiendo puntos en función de la cantidad de problemas resueltos, lo que requiere un alto conocimiento sobre la lógica de programación.

De Copilot a AlphaCode (y lo que queda por delante)

Oriol Vinyals, científico investigador principal de DeepMind, afirma que «a largo plazo, estamos entusiasmados con el potencial [de AlphaCode] para ayudar a programadores y no programadores a escribir código, mejorar la productividad o crear nuevas formas de desarrollar software».

Por su parte, Mike Mirzayanov, fundador de Codeforces, asegura que «los resultados de AlphaCode superaron mis expectativas», pese a su escepticismo inicial, «porque incluso en problemas competitivos simples a menudo se requiere no solo implementar el algoritmo, sino también (y esta es la parte más difícil) inventarlo».

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