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Os pesquisadores da Microsoft criaram uma solução de Inteligência Artificial (AI) que eles acreditam que ajudará os programadores a depurar aplicativos com mais rapidez e precisão.
Microsoft cria ferramenta de I.A que ajudam programadores. BugLab é uma IA que usa um modelo de jogo “esconde-esconde” para criar Redes Adversariais Generativas (GAN).
Entretanto Miltos Allamanis (pesquisador principal) e Marc Brockschmidt (gerente sênior de pesquisa principal) descreveram a pesquisa em um blog; explicando como eles criaram duas redes e as colocaram uma contra a outra; de forma semelhante ao esconde-esconde.
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Contudo uma rede é; projetada para introduzir bugs no código existente, grandes e pequenos; enquanto a outra é; projetada para detectá-los. A IA melhora a ponto de poder identificar bugs ocultos no código real à medida que o jogo avança e os dois “participantes” melhoram.
Os dois modelos foram; treinados de forma autossupervisionada sobre “milhões de trechos de código” sem dados rotulados; de acordo com os pesquisadores.
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Contudo apesar do fato de que o objetivo foi criar um programa que pudesse detectar bugs arbitrariamente complexos; os pesquisadores afirmam que estes ainda estão “além do alcance dos métodos modernos de IA”.
Em vez disso, eles se concentraram em bugs que são; comumente encontrados; como comparações incorretas, operadores booleanos incorretos, usos incorretos de variáveis e outros problemas.
Microsoft crea una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a los programadores
Entretanto o teste foi; realizado em Python e uma vez que o aplicativo foi; treinado era hora de colocá-lo à prova no mundo real.
“Para demonstrar o desempenho, geralmente anotamos um pequeno conjunto de bugs de falhas no Python Pаckаge Index com esses bugs e mostramos que os modelos traçados com nosso método” esconde-esconde “são até 30% melhores do que outros outros; como outros detectores traçados com bugs inseridos aleatoriamente ”, segundo o blog.
Contudo os resultados foram “promissores”, segundo a dupla; com cerca de um quarto de bugs (26%) sendo encontrados e corrigidos automaticamente. Além disso, 19 bugs até então desconhecidos foram descobertos; entre os bugs encontrados.
Por fim, os pesquisadores concluíram que muito mais treinamento é necessário antes que tal modelo possa ser; usado na prática.
