Una AI in grado di programmare? DeepMind porterebbe sostituire gli umani

DeepMind va oltre. L’azienda londinese specializzata nel campo dell’Intelligenza Artificiale, con centri di ricerca sparsi un po’ in tutto il mondo (Canada, Stati Uniti ma anche Francia), da sette anni ormai acquisita da Google, sta sviluppando un AI in grado di programmare, che in un futuro più o meno prossimo potrebbe anche sostituire le persona.

La comunità dell’apprendimento automatico ha compiuto enormi progressi nella generazione e nella comprensione dei dati testuali, ma i progressi nella risoluzione dei problemi rimangono limitati a problemi di matematica e programmazione relativamente semplici, oppure nel recupero e nella copia di soluzioni esistenti.

“Come parte della missione di DeepMind per risolvere l’intelligence, abbiamo creato un sistema chiamato AlphaCode che scrive programmi per computer a livello competitivo. AlphaCode ha ottenuto una posizione stimata tra i primi 54% dei partecipanti alle competizioni di programmazione risolvendo nuovi problemi che richiedono una combinazione di pensiero critico, logica, algoritmi, codifica e comprensione del linguaggio naturale”. Dalle parole di Deep Mind, ai fatti. Concreti.

I risultati di AlphaCode superano ogni aspettativa

AlphaCode utilizza modelli di linguaggio basati su trasformatori per generare codice su una scala, per filtrare in modo intelligente un piccolo insieme di programmi promettenti. “Abbiamo convalidato le nostre prestazioni utilizzando concorsi ospitati su Codeforces – spiega la società inglese – una piattaforma popolare che ospita competizioni regolari che attirano decine di migliaia di partecipanti da tutto il mondo che vengono a testare le proprie abilità di programmazione”.

Nei test sono stati selezionati dieci concorsi, ciascuno più recente dell’ultima trovata di DeepMind. AlphaCode si è posizionato all’incirca al livello del concorrente mediano, segnando la prima volta che un sistema di generazione di codice AI ha raggiunto un livello competitivo di prestazioni nelle competizioni di programmazione.

“Per aiutare gli altri a sfruttare i nostri risultati, stiamo rilasciando il nostro set di dati di problemi e soluzioni di programmazione della concorrenza su GitHub – continua DeepMind – inclusi test approfonditi per garantire che i programmi che superano questi test siano corretti, una caratteristica fondamentale che manca ai set di dati attuali. Ci auguriamo che questo benchmark porti a ulteriori innovazioni nella risoluzione dei problemi e nella generazione di codice”.

La ricerca, per il momento, è nella sua fase embrionale e rientra in un processo a lungo termine, con il fine di mettere a punto una risorsa importante: in primis aiutare i programmatori (magari cercando di non sostituirli con qualche robot dotato di questa AI), migliorando la produttività e creare nuovi approcci e metodi di creazione dei software.

“I risultati di AlphaCode hanno superato le mie aspettative”. Parola di Mike Mirzayanov, fondatore di CodeForces: “Ero scettico perché anche in semplici problemi competitivi spesso è richiesto non solo di implementare l’algoritmo, ma anche di inventarlo. AlphaCode è riuscito a esibirsi al livello di un nuovo promettente concorrente”.