14 ноября 2018 - Команда компьютерных ученых из Университета Райса разработала BAYOU - инструмент глубокого обучения, работающий как поисковая система для кодирования: с помощью нескольких ключевых слов вы обозначаете, какую программу вы хотите создать, и система выплюнет код Java, который, по ее мнению, будет делать то, что вы ищете. Это еще не тот момент, когда ИИ становится самовоспроизводящимся; BAYOU просто генерирует то, что исследователи называют «эскизами» программы, которые имеют отношение к тому, что программист пытается написать. Эти эскизы по-прежнему должны быть собраны вместе в более крупную работу, и их, возможно, придется подстраивать под проект. Изначально, BAYOU обучалась на исходном коде около 1500 приложений для Android, состоящем из 100 миллионов строк Java. Код, который BAYOU читал, включал информацию о том, что он делает - так BAYOU узнал, что какие программы должны делать, и как они работают. Эта контекстная информация - это то, что позволяет AI искать функциональное программное обеспечение на основе всего лишь нескольких ключевых слов и базовой информации о том, чего хочет программист. Сейчас BAYOU все еще находится на ранней стадии разработки. http://www.futurism.com/military-created-ai-learned-to-program/
18 сентября 2017 - С ростом машинного обучения — когда вы «кормите» машину огромными объемами данных, а алгоритм «учится», как идентифицировать объекты, как отправлять вам наиболее релевантную информацию на ленту Facebook или даже как водить автомобиль, — даже самые умные инженеры не знают, как их программа работает на самом деле. Как утверждает создатель Android Энди Рубин, «после того, как нейронная сеть научится распознавать речь, программист не может залезть внутрь и посмотреть, как это произошло. Это как мозг. Вы не можете снять голову и посмотреть, о чем думаете». Уже сейчас мы наблюдаем сокращение рабочих мест в области разработки программного обеспечения. По словам компьютерного ученого Мартина Форда, автора книги «Роботы наступают», в настоящее время количество кандидатов на позиции штатных разработчиков на 50% превышает спрос (многие успешные лагеря программирования закрываются). Разработчики программного обеспечения переквалифицируются на другую работу или занимаются фрилансом, конкурируя при этом с миллионами зарубежных фрилансеров. Сегодня компании Кремниевой долины платят инженерам большие деньги потому, что когда у вас сложная архитектура в огромных программах, «кодирование» менее важно, чем решение проблем путем разложения их на более мелкие, размышления о безопасности и о том, как масштабировать решение для миллионов пользователей, а также забота о системах (что занимает большую часть времени и охватывает многие сферы информатики). Конечно, эти проблемы не будут волшебным образом решаться благодаря машинному обучению, и всегда будет спрос на инженеров, которые могут их решать (к тому же сохраняется необходимость поддерживать предыдущие кодовые базы), но, похоже, с ростом и распространением машинного обучения для большинства компаний, «программирование» — собственно стучание пальцами по клавиатуре — будет не настолько важно, как поиск лучших данных, их обработка, а затем обучение алгоритма. В результате этой трансформации может случиться то, что Джейсон Танц в своей статье в мае 2016 года «Скоро мы не будем программировать компьютеры, мы будем дрессировать их, как собак». https://ideanomics.ru/articles/10496
12 сентября 2017 - Специалисты из американского Технологического института научили искусственный интеллект самостоятельно создавать игры которые он видел раньше. Следует отметить, что он не имел доступа к коду показанных приложений, но все-таки справился со своей задачей. Нельзя сказать, что у него все получилось отлично – они глючат, появляются баги и прочее, но пройти игру при желании можно. Пока ИИ умеет работать с 2D-платформерами. На его счету несколько успешно воссозданных игр, среди которых имеется Super Mario Bros. и Megaman. Впрочем, это первый подобный опыт и, вероятно, разработчики смогут обучить ИИ создавать 3D-игры.
