Microsoft y OpenAI han creado una inteligencia artificial capaz de autocompletar código Python a partir de instrucciones en lenguaje humano

Microsoft ha dado la noticia de que, en conjunto con OpenAI, han creado una inteligencia artificial capaz de crear código Python a a partir de instrucciones en lenguaje natural humano.

La compañía lo anunció en el marco de la conferencia Build 2020, convertida en un evento en línea para desarrolladores. Y, al explicar qué tipo de avances se pueden lograr gracias a la IA y su supercomputadora, nos presentó lo que podría ser el comienzo de una revolución al escribir código de software.

Kevin Scott (CTO de Microsoft) y Sam Altman (CEO de OpenAI) muestran en un video un ejemplo de creación automática de código: en él, el programador comienza a escribir un método en código Python, agrega. 

Un comentario que explica en lenguaje natural no lo que hace el código ya escrito, sino lo que debería hacer el código faltante … y la inteligencia artificial lo genera.

si algo sale mal, el desarrollador debería rehacer el comentario para ‘explicar’ mejor . Pero no solo es capaz de elaborar código a partir de lo escrito por el desarrollador humano, sino también de evitar generar código superfluo : en el video vemos cómo hace uso de otros fragmentos de código anteriores, creados conjuntamente por el hombre y la máquina.


Hace más de un año, OpenAI provocó controversia en el sector de la tecnología al anunciar que había desarrollado inteligencia artificial tan peligrosa que no planearon publicar la versión completa para evitar el mal uso (Terminaron rectificando).

Esta IA, bautizada como GPT-2, no tenía la capacidad de operar misiles termonucleares ni nada por el estilo, sino generar automáticamente, a partir de unas pocas palabras, textos largos «similares a los humanos» capaces de alimentar noticias falsas .

GPT-2 es técnicamente un ‘modelo de lenguaje’: una inteligencia artificial capaz, por ejemplo, de «saber» cuál debería ser la siguiente palabra en un texto basada en todas las palabras anteriores.

Lo logra recurriendo a técnicas de procesamiento del lenguaje natural capaces de comprender no solo la semántica de las palabras, sino también las relaciones establecidas entre ellas dentro de un texto.

Esta capacidad de comprensión le permite realizar diferentes tareas ( no solo escribir, también resumir o traducir ) y manejar diferentes idiomas, dependiendo de qué datos alimentemos el modelo cuando lo entrenemos. Puede alimentar con artículos periodísticos en inglés o español … o con código escrito en Python o Java . Por ejemplo.

Según Altman en el video, utilizaron la supercomputadora para entrenar al modelo que lo alimentaba con código fuente abierto «alojado en miles de repositorios Github» . Básicamente, han enseñado a una IA a programar al hacer que lea el código de miles de programas hasta que haya podido «entender» cómo funciona.

Fuente: explica.co

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