Programar ya es cosa de máquinas

Es la última sorpresa que ha presentado Deepmind, una spin-off de Google, que acaba de desarrollar la aplicación Alphacode, que ha demostrado que puede desarrollar código de programación de una manera más eficaz que la mitad de los desarrolladores que se han presentado al último desafió de GitHub

Los gurús de la tecnología llevan años advirtiendo que en los próximos años se necesitarán miles de trabajadores con perfiles tecnológicos, pero no a nivel de ingenieros y matemáticos, que también, sino simplemente personas que tengan habilidades digitales.

Lo que en principio pareciera un buen nicho de empleo parece que se resquebraja, ya que acabamos de saber que Deepmind, la spin-off que depende de Google ya ha logrado que la IA realice la misma labor que un programador.

Deepmind invito a reputados programadores y hackers a que resolviesen una serie de programas complejos, y los resultados de la máquina para la resolución de esos problemas han sido mejores que la de sus pares humanos.

Alphacode

Es el nombre de la aplicación que ha logrado programar código mejor que humanos, y su propietaria es Deepmind, una empresa británica de IA que qué ha acabado en manos de Google cuando la adquirió en el 2014.

Pero es que Alphacode no solo programa, sino que es capaz de hacerlo con una eficacia y creatividad hasta ahora nunca vistas por la Inteligencia Artificial desarrollada hasta ahora.

De hecho, Alphacode, como ya hemos indicado, es capaz de programar a un nivel muy superior al de sus pares humanos.

El precedente más parecido fue Copilot, obra de Microsoft, aunque finalmente se generó una polémica ya que utilizaba código de programación que copiaba de GitHub, ya que Microsoft entrenaba a la aplicación con el código abierto de ese repositorio.

Toda la comunidad de desarrolladores coincide en que Alphacode va a marcar un antes y un después en lo que tiene que ver con la programación, facilitando mucho la tarea a sus usuarios.

¿Cómo funciona Alphacode?

Su funcionamiento es más creativo y está a años luz de la aplicación desarrollada hace años por Microsoft, nos referimos a Copilot.

La aplicación de Deepmind, aunque también «bebe» de código que ya ha sido programado por otros desarrolladores, por ejemplo, en GitHub, utiliza el modelo de las redes neuronales profundas.

Ese modelo de redes neuronales profundas se utiliza habitualmente en deep learning, una rama relativamente novedosa dentro del campo de la Inteligencia Artificial.

Esas redes neuronales profundas son capaces de trabajar simultáneamente en varias capas de sistemas de IA y son capaces de conectar dichas capas para lograr sinergias que de otro modo no serían posibles.

Para el entrenamiento de Alphacode, se entrenó al sistema con el código generado en los desafíos que GitHub propone cíclicamente a sus usuarios avanzados, y actualmente sigue haciéndolo.

Otra de las peculiaridades de Alphacode es que es capaz de genera simultáneamente muchas versiones de código para resolver un algoritmo, y luego de esas que ha desarrollado expone las diez mejores.

Su funcionamiento se asemeja a tener trabajando simultáneamente a muchos desarrolladores y poder elegir el mejor código posible de los presentados concurrentemente.

Prueba en GitHub

La «puesta de largo» de Alphacode se produjo, a la sazón, en una de las competiciones que prologa GitHub, en donde la aplicación de Deepmind compitió contra otros desarrolladores.

En los resultados finales que puede ver que Alphacode fue capaz de desarrollar un mejor código que el 50% de los desarrolladores humanos.

De los 5.000 participantes humanos que participaron en los desafíos de GitHub, Alphacode fue capaz de vencer al 54% de los mismos.

Cabe citar, para mayor mérito de Alphacode, que los problemas a los que tuvo que enfrentarse en el desafío de GitHub, no habían sido previamente entrenados en la aplicación.

Además, para resolver los algoritmos previstos se necesitan capacidades que hasta hace poco solo se calificaban como humanos: pensamiento crítico, lógica y creatividad.

A pesar de los buenos resultados, desde Deepmind se siguen planteando desafíos más ambiciosos y estos resultados son solo el primer paso para lograr que Alphacode sea más autónomo y pueda desarrollar aplicaciones enteras.

Investigación

A pesar de que Alphacode ha tenido su puesta de largo en una competición de GitHub, la función que Deepmind ha establecido para Alphacode es que sirva para labores de investigación.

Y mucha de esa investigación tiene que ver con el desarrollo de herramientas para programación, como nuevos compiladores que sean más efectivos y que permitan trabajar a los desarrolladores con mayores niveles de abstracción.

La historia de Deepmind, además, está llena de éxitos: baste recordar que una de sus criaturas, bajo el nombre de Alpha Go!, fue capaz de vencer a Lee Sedol, el campeón surcoreano de Go, un tipo de juego de mesa que es incluso más complicado que el ajedrez.

Éxito arrollador

En 2017 creo Alphazero, una aplicación que fue capaz de vencer al mejor software de ajedrez que existía en aquel momento.

En esa ocasión se enseñó a Aplhazero las reglas de ajedrez y se le permitió practicar, jugando contra sí mismo, durante un periodo de cuatro horas.

Por si eso fuera poco, en el año 2019, AlphaStar derrotó a los mejores jugadores del mundo del popular videojuego Star Craft II, un videojuego de estrategia en tiempo real.

Se trata de un videojuego complejo en el que intervienen muchas variables ya que los jugadores de una manera competitiva tienen que desarrollar una economía de un país y desarrollar un ejército capaz de acabar con el enemigo.

En ese campeonato se descubrió que AlphaStar era capaz de desarrollar el juego intuitivamente, dado que cada jugador solo ve el territorio donde están sus unidades, no las del enemigo.

Lo que se preguntan en muchos sectores tecnológicos es cuál será el próximo «conejo» que se sacará de la chistera Deepmind.

A buen seguro será una nueva sorpresa, máxime conociendo la voracidad que siempre ha demostrado Google, «colonizando» rápidamente nuevos sectores y convirtiéndose en poco tiempo en el número uno en esa materia.

Fuente – EL PAÍS

Imagen – Michael Himbeault / Shawn Collins / Gomessda / GitHub / University of Liverpool / Torben Hansen

Publicado por Gonzalo Sánchez del Pozo

Sobre todo apasionado: de las letras, de los paisajes, de los lugares insondables, de las historias, de los personajes, de las situaciones, de los mares, de las montañas. Nómada, como cantaba Franco Batiatto, "que busca los ángulos de la tranquilidad, en las nieblas del norte, en los tumultos civilizados, entre los claros oscuros y la monotonía de los días que pasan".

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