¿Qué es y Cómo funciona AlphaCode? IA de programación

Si bien la mayoría de los competidores en la programación de IA claramente recurren al enfoque de asistente/copiloto, Google va un paso más allá: se supone que AlphaCode de la subsidiaria de Alphabet, Deepmind, debe escribir programas de forma independiente y hacer más que solo ayudar.

La empresa DeepMind fue fundada en Gran Bretaña en 2010 y se ocupa de las áreas de aplicación, desarrollo y ética de la inteligencia artificial. En 2014, la empresa matriz de Google, Alpha, compró la empresa.

Desde entonces, las diversas IA de Deepmind han estado en la cartera de Google. Esto incluye varios sistemas lúdicos como AlphaGo, pero también Google AlphaCode, que puede escribir programas de forma independiente.

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¿Cómo funciona AlphaCode?

Google AlphaCode se presentó en 2022 y básicamente funciona como otras IA de codificación. Esto significa que la IA entiende el lenguaje natural y lo traduce a código terminado. Los desafíos se formulan humanamente y se escriben los programas correspondientes.

AlphaCode fue entrenado en GitHub y Codeforce, y durante la adquisición de datos, se prestó especial atención a AlphaCode utilizando problemas y soluciones como entrenamiento.

Luego, AlphaCode de Google se probó en los desafíos de programación de Codeforces, y el éxito no solo se midió al aprobar las tareas. A diferencia de una base de datos, AlphaCode no solo debe usar soluciones correctas de su propio repertorio, sino también producir soluciones individuales.

¿Google AlphaCode es tan bueno como los codificadores humanos?

El resultado es bastante impresionante, porque en términos de tasa de solución, Google AlphaCode está más o menos a la par con los competidores humanos, aunque en un nivel bajo: un artículo publicado en «Science» sugiere que AlphaCode está más o menos al nivel de los desarrolladores que algunos Meses a un año de educación y capacitación detrás de ellos: impresionante para una IA, pero aún no trascendental. Al menos la configuración de prueba sugiere que esto mejorará aún más en el futuro. Se probó sobre problemas que aún no habían sido leídos y que fueron formulados en lenguaje natural.

Por lo tanto, AlphaCode no podía recurrir 1:1 a las soluciones ya existentes y cambiar ligeramente los resultados, sino que tenía que comprender realmente sus conjuntos de datos y abstraerlos de acuerdo con el problema.

Los desarrolladores quedaron satisfechos con el resultado. Google AlphaCode no utilizó ninguna lógica central de los problemas existentes y se encontró con sus soluciones al menos en la mitad superior de los competidores. AlphaCode sabe exactamente lo que se requiere para un problema.

Deepmind ofrece una perspectiva del futuro

Lo que Google AlphaCode ya puede ser de gran ayuda para los desarrolladores. Los problemas se pueden formular en lenguaje natural y las soluciones se pueden ver en código. Tanto para los recién llegados como para los desarrolladores profesionales, esto ahorra una enorme cantidad de tiempo y permite una comprensión rápida de los desafíos de codificación.

Sin embargo, Deepmind quiere pensar un paso más allá. AlphaCode podría ser un paso importante para facilitar el desarrollo de programas en el futuro y reducir las barreras al ingresar a la profesión. En el futuro, partes de la industria del desarrollo podrían dedicar menos tiempo a escribir código y dedicar más tiempo a formular problemas relevantes.

Una enorme base de datos: un área gris ética

Sin embargo, al igual que con otras IA generativas, AlphaCode representa un área gris moral, ética y legal. Actualmente se están llevando a cabo demandas (como la de Matthew Butterick contra GitHub Copilot) en las que los desarrolladores cuestionan la legalidad del modelo de entrenamiento. La medida en que existe una base legal para una apropiación tan masiva de códigos (así como de imágenes y textos) con el fin de beneficiarse financieramente de una IA autoprogramada es, al menos, cuestionable.

¿Es AlphaCode el futuro de las IA generadoras de código?

Google AlphaCode es un llamado modelo transformador que predice la respuesta buscada más probable. Las funciones como la función de autocompletar de Google Docs tampoco funcionan. En el escenario de las IA de escritura de código, GitHub Copilot y otros, usan sistemas similares.

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Sin embargo, el hecho de que AlphaCode también pueda seguir el ritmo de los jugadores humanos en las competiciones es definitivamente una nueva dimensión. Porque aquí, las personas y la IA no solo necesitan las habilidades de codificación y el conocimiento especializado correspondiente, sino también una conciencia creativa de resolución de problemas. AlphaCode pudo demostrar hoy que posee esta combinación.

Durante el desarrollo, Deepmind se basa en una combinación de profesionalismo técnico y altos estándares éticos y de seguridad. Al menos basado en el reclamo auto-emitido. La medida en que esto se puede implementar en la práctica con Google como patrocinador es otra cuestión. Pero al menos Google AlphaCode abre nuevas perspectivas para el uso de IA al desarrollar software y resolver problemas, más allá del simple asistente.