Adimen Artifizialak Gure Ordez Programa Dezake?

02/06/2021 38

50 urte baino gehiago igaro dira AAren hasieratzat jotzen denetik (Adimen Artifiziala). Bilakaera ez da homogeneoa izan urte hauetan zehar, eta hazkunde askoz ere azkarragoa ikusi dugu 2010. urteaz geroztik, faktore askori esker, baina, batez ere, eskuragarri dauden datu ugariei eta prozesatzeko gaitasunaren hobekuntza handiei esker. Clouden sorreraz gain, erabileragatik ordaintzeak eta zerbitzuetara bideratzeak Adimen Artifizialeko ereduak gauzatzea eta erabiltzea erraztu du.

Azken urteotan ikusi dugu, halaber, AA lagungarria izan daitekeela arlo medikoan, minbizia detektatzen lagundu baitu. Googlek ongintzazko ekitaldi batean AArekin margotutako koadroak nola saldu dituen edota Deep Learningek go joko estrategiko ospetsuko jokalari onenari nola irabazi dion.

Gainera, Adimen Artifiziala sinfonia bat amaitzeko gai izan zen, eta Googlek Magenta izeneko produktu bat sortu zuen, giza laguntzarik gabeko abestiak konposatzen dituena. AAk aurrera egin duen eta aurrera egiten jarraitzen duen beste eremu handietako bat hizkuntza naturalaren analisian dago. 2020an GPT-3 (Generative Pretrained Transformer) iragarri zen Deep Learning eredu bat 175.000 milioi parametrorekin, hizkuntza idatzia sortzeko gai zena.

Eredu berri horrekin egindako proben arabera, sonetoak idatz ditzake, web orrietarako testuak sor ditzake edo oinarrizko kodea programatzeko gai izan daiteke. Eredu horren atzean OpenAI dago, eta konpainia batzuk aurrerapen horiek erabiltzen hasi dira kodearen garapenean aplikatzeko. AAk jada sinfoniak sor baditzake, koadroak margotu baditzake, xakean jolastu, zergatik ez kodea idatzi?

2015ean, Andrej Karpathy Tesla erakundeko AA-ren zuzendariak RNN (Recurrent Neural Network) sare neuronalak erabili zituen kodea sortzeko. Sistema 400 megako kode biltegi batekin entrenatu zuen eta, azkenik, ereduak kode lerro berriak sortzeko gai izan zen. Akatsen bat egin zuen, erabili ez ziren aldagaiak egon ziren, baina kode horren zati handi bat berrerabilgarria zen.

Ordutik, Adimen Artifiziala duen kodea sortzera bideratutako startup-ak eta hainbat ekimen sortu dira. Hauek dira garrantzitsuenetako batzuk:

-. Deepcoder, Microsoften eta Cambridgeko Unibertsitatearen parte-hartzearekin funtzionatzen du. Oraingoz bost bat kode lerrotara mugatuta dago, baina etorkizunean programatzaile ez direnentzat lagungarria izan daitekeela uste da.

-. Diffblue Oxfordeko Unibertsitateko zientzialariekin sortu zen eta AA kode test unitarioak sortzeko erabiltzen du. Test unitarioetarako kodea sortzea ez da izaten garatzaileen zeregin gogokoenetako bat, eta lagungarria izan liteke haietako askorentzat.

-. Intellicode, Microsoften parte-hartzearekin ere, metodo edo funtzio egokiena gomendatzean oinarritzen da, garatzaileak aurretik egin duen erabileran oinarrituta. Tresna Github biltegietatik elikatzen da.

-. SourceAI (www.sourceai.dev) urrats bat haratago doa eta programak egin behar duenaren deskribapen labur batean oinarritutako kodea garatzen du. Gaur egun, GPT-3 hobekuntzak txertatzeko lanean ari da, web-aplikazio pertsonalizatuak sortzeko.

-. Ubisoft, bideojokoak garatzen dituen konpainia bat da, garatzaileen lana sinplifikatzen duen sistema bat eraiki duena, bere kodean akatsak aurkituz.

-. Codenet, IBMk berriki iragarritakoa, teknologiari bultzada bat emateko asmoz, modu automatikoagoan kodea sortzea ahalbidetuko duena. Bere helburua, AAren algoritmoen entrenamendu bezala balio duen datu multzo bat ematea da, eta, adibidez, lengoaia batetik bestera kodea itzuli edo kode berria sortu ahal izatea. Horretarako, kodearen 14 milioi adibide baino gehiago biltzen ditu, eta ohiko 4503 programari irtenbidea ematea planteatzen du, 50 lengoaia baino gehiagotan.

Badirudi arlo horretako inbertsioak hazten ari direla, eta horrek pentsarazten die programatzaileei etorkizun hurbilean ere automatizatu ahal izango dela haien eginkizuna. Nire ustez, oraindik bide luzea dago horretarako. Softwarea sortzea, kasu askotan oso zehatzak ez diren eskakizun batzuk programa bihurtzea da. Espezifikazio egokiak egitea eta arazoa behar bezala konpontzea programatzea baino askoz konplexuagoa da.

Bestalde, programatzaileak AA inoiz ez dira hutsetik hasten, kodea berrerabiltzen dute eta API (Aplication Program Interface) ugari erabiltzen dituzte. Garatzaileek, zalantzarik gabe, modu hobea behar dute API horiek aurkitzeko, eta hor benetan lagundu lezake Adimen Artifizialak. AAk, era berean, kodean erroreak bilatzea erraztu dezake, edo lengoaia desberdinetan programak modu eraginkorragoan sortu.

Ez dakigu zehazki zer gerta daitekeen etorkizunean, ezta zein abiaduratan ere, baina argi dago garatzaileek gero eta AAren laguntza gehiago izango dutela beren lana egiteko, eta gaur egun duten lana oso desberdina izango dela urte batzuk barru.