Google работает над секретным проектом, который использует машинное обучение для создания системы написания, исправления и обновления кода.
Этот проект является частью более широкой инициативы Google в области «генеративного ИИ», который использует алгоритмы для создания изображений, видео, кода и многого другого. Это может иметь серьезные последствия для будущего компании и разработчиков, которые пишут код.
По словам людей, знакомых с этим вопросом, проект, который зародился в исследовательском подразделении Alphabet «X» и носил кодовое название Pitchfork, этим летом перешел в группу Google Labs. Перевод в Google сигнализировал о возросшей важности такой системы для руководителей. Google Labs работает над долгосрочными проектами, включая проекты в виртуальной и дополненной реальности.
Pitchfork теперь является частью новой группы в Labs под названием AI Developer Assistance Team, которой руководит Оливия Хатальски, многолетний сотрудник X, которая работала над Google Glass и несколькими другими проектами. Хатальски, которая руководила Pitchfork в X, перешла в Labs вслед за ним прошлым летом.
Согласно внутренним материалам, с которыми ознакомился Insider, Pitchfork был создан для «обучения кода написанию и переписыванию самого себя». Инструмент предназначен для изучения стилей программирования и написания нового кода на основе этих знаний, по словам людей, знакомых с ним, и патентов, проверенных Insider.
«Команда тесно сотрудничает с исследовательской группой. Они вместе изучают различные варианты использования, чтобы помочь разработчикам», — сказал представитель Google.
Первоначальная цель Pitchfork состояла в том, чтобы создать инструмент, который мог бы обновить кодовую базу Python в Google до более новой версии, подтвердил представитель Google. «Идея заключалась в следующем: как нам перейти от одной версии к другой, не нанимая всех этих инженеров-программистов?» — сказал человек, знакомый с ранними стадиями проекта.
Цели проекта со временем сместились в сторону системы общего назначения, которая по-прежнему может уменьшить потребность в людях при написании и обновлении кода, однако сохраняя при этом его качество. В вакансиях для X в конце прошлого года Хатальски сказала, что работает в команде, «строящей будущее разработки программного обеспечения».
GitHub, принадлежащий Microsoft, запустил Copilot, который предлагает автодополнение кода на основе ИИ. Разработчики используют Copilot для генерации до 40% своего кода, и GitHub ожидает, что этот процент удвоится в течение пяти лет.
Сам Google работает над несколькими другими проектами в области ИИ-программирования. У дочерней компании DeepMind есть система под названием AlphaCode, которая использует ИИ для генерации кода, но в настоящее время она сосредоточена на соревновательном программировании.
Google также работает над инструментом, похожим на Copilot, который использует машинное обучение для создания предложений фрагментов кода. Старший директор по исследованиям Google Дуглас Эк сказал на мероприятии в Нью-Йорке в начале этого месяца, что среди сотрудников Google, которые его использовали, инструмент сократил время итераций на 6%. Новая программа Google идет еще дальше, обучая системы выполнять большую часть работы самостоятельно. Проект все еще находится на ранней стадии, и Google все еще необходимо учитывать сложные этические соображения, связанные с обучением этих моделей, такие как предубеждения и, возможно, проблемы с авторским правом.
С другой стороны Kite — стартап, который делал систему автодополнения кода на основе AI, объявил о закрытии. По словам основателей, сама большая проблема заключается в том, что современные модели не понимают структуру кода, например нелокальный контекст. Создание инструмента производственного качества, способного надежно синтезировать код, может стоить более 100 миллионов долларов, и никто еще не пытался это сделать. Вероятно Google и решил подойти к решению этой задачи.