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La Inteligencia Artificial puede completar automáticamente códigos en Python

26 mayo, 2020
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GPT-2 es el nombre de la Inteligencia Artificial que está detrás de esta función.

Hace unos años Elon Musk ayudó a fundar OpenAI, una organización que se dedica a investigar la Inteligencia Artificial. Ahora, Microsoft acaba de lanzar uno de los superordenadores de los más potentes del mundo y será de uso exclusivo de OpenAI.

Este avance se presentó en la conferencia de Build 2020, donde se pudieron ver otras novedades de la compañía. Una de las más destacadas es una herramienta de Inteligencia Artificial que completa automáticamente códigos Python, sí, cómo lo «oyes«.

En este vídeo podemos ver a Kevin Scott (CTO de Microsoft) y Sam Altman (OpenAI CEO) enseñando un ejemplo de creación automática de código.

En este enlace podéis acceder a la conferencia completo.

No solo completa, sino que como se explica en el vídeo es capaz de evitar generar código superfluo. En el vídeo se ve cómo hace uso de otros fragmentos de código anteriores, cocreados por el hombre y la máquina.

«Todo esto demuestra que este modelo es capaz de generar sugerencias de código útiles y apropiadas para el contexto que harán que cualquier desarrollador sea más productivo (…) y les permitirá dedicar menos tiempo a procesos de codificación repetitivos y largos y centrarse más en los aspectos. software de programación creativa. «

¿Cómo se ha desarrollado esta tecnología?

Hace más de un año, OpenAI desató controversia en el sector tecnológico al anunciar que había desarrollado una inteligencia artificial muy peligrosa y, por eso, no iban a sacarla a la luz la versión completa para evitar el mal uso.

Esta IA, se bautizó como GPT-2 y era capaz de generar automáticamente a partir de unas pocas palabras, largos textos «humanos» capaces de alimentar noticias falsas. La actividad principalmente de GPT-2 es completar las palabras de un texto basándose en las palabras anteriores.  Es técnicamente un modelo de lenguaje,  lo logra recurriendo a técnicas de procesamiento del lenguaje natural capaces de entender no solo la semántica de las palabras, sino las relaciones establecidas entre ellas dentro de un texto.

Esta capacidad de entender le permite realizar diferentes tareas (no solo escribir, también resumir o traducir) y manejar diferentes idiomas, dependiendo de qué datos alimentamos el modelo al entrenarlo.

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