AIがプログラムの意図を学習、書き換え案を提示＝インテルが開発
インテルの研究チームは、マサチューセッツ工科大学、ジョージア工科大学と共同で、ニューラルネットワークを使って高速かつ効率のいいコードを書けるようにプログラマーを支援するシステムを開発した。まずは社内開発者向けに使う予定だ。 by Will Douglas Heaven2020.08.04
コンピューターのプログラミングはいつの時代にも難しい仕事だ。最初のコーダーたちは方眼紙にプログラムを手書きし、それを変換してコンピューターが処理できる大量のパンチカードの束を作っていた。穴の場所を1つ間違うだけで、全部の作業がやり直しになってしまうこともあった。
現代のコーダーたちは、タイピングエラーの検出からデプロイ前のテストまで、作業の多くを自動化してくれる強力なツールを多数利用している。しかし、そのことを除けばあまり大きな違いはない。たった1つのつまらないミスがソフトウェアを丸ごとクラッシュさせかねないことに変わりはないのだ。さらに、システムがより複雑になるにつれ、バグを見つけ出すのはますます難しくなっていく。「たった1つのバグの修正に、複数のコーダーのグループが何日もかけて取り組むこともあります」。インテルのマシン・プログラミング研究グループを率いるジャスティン・ゴットシュリッチ部長は話す。
したがって、いっそのこと機械に自分自身をプログラミングさせればいいと考えている人たちもいる。コードの自動生成はホットな研究課題として長年、注目を集めてきた。マイクロソフトは広く利用されているソフトウェア開発ツールに基礎的なコード生成機能を組み込んでいるし、フェイスブックは小規模プログラムを自動補完する「アロマ（Aroma）」というシステムを作った。ディープマインド（DeepMind）は人間が考案した簡易なアルゴリズムの高効率バージョンを案出できるニューラルネットワークを開発済みだ。オープンAI（OpenAI）の言語モデル「GPT-3」でさえ、自然言語によるプロンプト文から、Webページのレイアウトなどの単純なコードを大量生産できる。
ゴットシュリッチ部長らはコードの自動生成を「マシン・プログラミング」と呼ぶ。ゴットシュリッチ部長は、インテル、マサチューセッツ工科大学（MIT）、ジョージア工科大学から集まったメンバーで構成される研究チームと協力して、「マシン・インファード・コード・シミラリティ（ …
- こちらは会員限定の記事です。
メールアドレスの登録で続きを読めます。 -
- 有料会員にはメリットがいっぱい！
-
- 毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。
- オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。
重要テーマが押さえられる。 - 各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。
- 人気の記事ランキング
-
- Text-to-image AI models can be tricked into generating disturbing images AIモデル、「脱獄プロンプト」で不適切な画像生成の新手法
- The paints, coatings, and chemicals making the world a cooler place 数千年前の知恵、現代に エネルギー要らずの温暖化対策
- Quantum navigation could solve the military’s GPS jamming problem ロシアGPS妨害で注目の「量子航法」技術、その実力と課題は？
- How social media encourages the worst of AI boosterism GPT-5が「未解決問題解いた」 恥ずかしい勘違い、なぜ？
