Il y a beaucoup de controverses ces derniers temps sur l’intelligence artificielle et la robotique, en particulier pour son potentiel de remplacer à la fois les travailleurs humains, et de provoquer des bouleversements économiques. Bien que les préoccupations au sujet de la robotique aient tendance à se concentrer sur le travail physique, certaines personnes craignent que l’intelligence artificielle (IA) impacte les emplois exigeant un travail purement intellectuel.
Maintenant, reste à savoir si ces préoccupations sont justifiées, mais les zones où l’IA commence à faire sa place continuent à augmenter en nombre. Récemment, Microsoft Research a travaillé avec des chercheurs de l’Université de Cambridge pour créer DeepCoder, un système d’apprentissage automatique (deep learning) intégré pour résoudre des problèmes de programmation, comme le souligne le New Scientist.
DeepCoder utilise la programmation de synthèse, un processus qui combine le code existant pour créer de nouvelles applications, pour rechercher et intégrer le meilleur code source dans les meilleures combinaisons pour résoudre les problèmes. Une fois que le système sait ce qu’un programmeur humain veut accomplir, ainsi que les entrées disponibles, le système peut alors rechercher plus rapidement et surtout en profondeur que tout codeur humain, pour créer une nouvelle application.
Le développeur humain va s’accorder à un travail plus intéressant
De plus, le système va également s’accélérer, plus il fonctionne. En fin de compte, un système comme DeepCoder pourrait améliorer la programmation humaine en prenant en charge le travail le plus pénible, et le terminer en une fraction du temps. Ainsi, le développeur humain peut s’accorder à un travail plus intéressant et sophistiqué.
DeepCoder est actuellement limité à fonctionner avec des exemples de code limité, autour de cinq lignes de code au total. Cependant, ce n’est pas une si grande limitation, étant donné que les plus grandes applications sont elles-mêmes constituées de petites portions de code. Étant donné la vitesse globale du système et la puissance sans cesse croissante de l’IA en général, on peut s’attendre à un moment où les développeurs laisseront un ordinateur faire le sale boulot pour eux, et se concentrer sur la définition même du problème.
