Coder càng thêm lo ngại: Trí tuệ nhân tạo nay đã biết đi "mượn" code ở nơi khác về để tự viết chương trình của chính nó

    Nguyễn Hải,  

    Hiện tại DeepCoder mới chỉ tự viết các chương trình nhỏ, nhưng với khả năng tự học hỏi, trong tương lai không xa mọi thứ có thể sẽ khác.

    Các hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng ta đang ngày càng trở nên thông minh hơn, đặc biệt là khi các nhà khoa học máy tính đang trình diễn một hệ thống có tên gọi DeepCoder. Trí tuệ nhân tạo này đủ thông minh để có thể “mượn” một số đoạn code từ các chương trình khác nhằm giải quyết các vấn đề cơ bản.

    Nhưng ý định của nhóm nghiên cứu đằng sau công cụ này không phải muốn tước mất việc làm của các lập trình viên con người, mà họ muốn giúp mọi người tạo nên các chương trình dễ dàng hơn mà không cần biết chút gì về code.

    DeepCoder là một dự án được Microsoft kết hợp với Đại học Cambridge vận hành nhằm sử dụng các kỹ thuật học sâu để bắt chước mạng lưới thần kinh trong bộ não con người, nơi xử lý một lượng khổng lồ dữ liệu và đánh giá các sự kiện để đưa ra quyết định.

    Điều này có nghĩa là AI có thể tự suy nghĩ mà không cần dựa vào những lựa chọn đã được gán sẵn vào trong code từ trước, như cách hệ thống DeepMind của Google từng chiến thắng trong trò chơi cờ vây đã làm.

    Điều này có thể làm tất cả mọi người đều đột nhiên trở nên năng suất hơn hẳn so với trước đây.” Armando Solar-Lezama, một giảng viên tại MIT, người không tham gia vào công trình này, cho biết. “Họ có thể làm nên các hệ thống tưởng chừng như không thể trước đây.”

    Đưa cho nó danh sách các yếu tố đầu vào và đầu ra, DeepCoder có thể hình dung ra những đoạn code nào sẽ mang lại kết quả mong muốn, và các nhà phát triển của nó cho biết trong tương lai hệ thống này có thể cho phép người dùng chỉ cần mô tả một cách đơn giản ý tưởng nào đó cho chương trình sẽ được tạo ra.

    Các lập trình viên con người cũng quen thuộc với việc mượn các đoạn code từ các chương trình công khai có sẵn khác, nhưng một hệ thống như DeepCoder có thể tìm kiếm chúng và suy nghĩ nhanh hơn nhiều so với các hệ thống AI trước đây.

    Ngoài ra, nó cũng có thể kết hợp những đoạn code theo cách mà con người chưa từng nghĩ tới trước đây.

    Và thay vì chạy thử mỗi đoạn code đó để tìm và xử lý lỗi – như cách các phiên bản trước đây của hệ thống này đã làm – DeepCoder giờ có thể dự đoán trước những đoạn code nào là có ích, đoạn nào không.

    Thậm chí, hệ thống này còn có thể trở nên thông minh hơn khi nó tự học từ chính những lựa chọn của mình trước đây.

    Điều này có nghĩa là trong tương lai không xa, chúng ta có thể tạo ra các chương trình để phát hiện lỗi hay xác định các đối tượng trong ảnh nhanh hơn nhiều – mà không cần các lập trình viên con người phải động một ngón tay.

    Nếu bạn muốn một chương trình có thể đưa tất cả hình ảnh của bạn từ một máy tính này sang một máy tính khác, và thay đổi kích thước toàn bộ những hình ảnh đó trong lúc di chuyển? Một ngày nào đó, bạn chỉ cần viết một yêu cầu như vậy.

    Có lẽ công nghệ này vẫn cần được kiểm tra bởi các nhà nghiên cứu độc lập, khi nó vẫn chưa được công bố trên một tạp chí uy tín. Nhưng nhóm nghiên cứu vẫn đang kiên định với tuyên bố về khả năng hiện tại của AI này, vì vậy dường như tiềm năng của nó thực sự rất lớn.

    Cho đến hiện tại, DeepCoder chỉ có thể giải quyết các vấn đề lập trình đòi hỏi khoảng 5 dòng code, nhưng các nhà nghiên cứu hy vọng rằng có thể mở rộng hệ thống này và làm nó dễ sử dụng hơn cho những người không phải lập trình viên trong tương lai.

    Rất khó tạo ra một đoạn code lớn chỉ trong một chương trình, và thường là không thực tế.” Solar-Lezama cho biết. “Nhưng những đoạn code rất lớn như vậy được tạo nên bằng cách ghép rất nhiều đoạn code nhỏ lại với nhau.”

    Theo sciencealert

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày

    NỔI BẬT TRANG CHỦ