¿Qué tan difícil es crear IA que pueda hacer un desarrollo completo de la pila, por ejemplo, crear un sitio web por sí solo?

Desafortunadamente, no puedo responder exactamente lo que está preguntando (solo sigo algunas noticias sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático, pero no tengo antecedentes), pero creo que puede encontrar interesante la siguiente información básica sobre inteligencia artificial.

Las cosas geniales que la gente está haciendo en la IA en este momento se realizan principalmente con redes neuronales (NN), ver, por ejemplo, el reciente partido DeepMind vs Lee Sedol. Las NN son cajas negras muy grandes que entrenamos con GPU, ya que la mayoría de las operaciones involucradas son grandes multiplicaciones y convoluciones de matriz y las GPU son buenas para eso.

El tipo de NN que probablemente sería más adecuado para esta tarea se denominan redes neuronales recurrentes. La gente ya ha experimentado con la creación de texto estructurado de salida de RNN.

Aquí: La efectividad irracional de las redes neuronales recurrentes puede ver un RNN que “falsifica” los datos XML del volcado XML de wikipedia, o “falsifica” el código C del núcleo.

Desafortunadamente, ese enfoque es demasiado simple para hacer algo como crear un sitio web coherente, que se ocupe de una pila completa, por mucho. El resultado que ves allí sigue la sintaxis de lo que aprende, pero lo que arroja no tiene ningún tipo de significado. A pesar de que podría abrir una etiqueta

El otro gran problema con el que se encontrará tratando de hacer esto con nuestros métodos NN actuales es que requieren una gran cantidad de datos y que necesita decirles exactamente lo que desea. En su mayor parte, están capacitados a través de la propagación hacia atrás, lo que requiere una función de error diferenciable. que tienes que especificar exactamente.

Entonces, para hacer un ejemplo tonto y simplista de cómo sería una forma ingenua de intentar hacer esto (y fallar), tendría que dar como entrada la red, por cada “ejemplo” (y necesitaría millones de ellos), una imagen del sitio web renderizado y una secuencia de entradas que un usuario podría hacer (como hacer clic aquí y allá, enviar un formulario, etc.). Luego, para cada ejemplo, la red arrojaría algún código que probablemente no tenga ningún sentido. Luego, para cada ejemplo, le dices a la red lo mal que lo hizo. Entonces la red intentaría hacerlo mejor la próxima vez.

Estoy simplificando demasiado aquí porque no sé lo suficiente sobre el tema y porque no tengo idea de cómo hacer que algo como esto funcione. Esto también significa que alguna información aquí no será correcta. Una vez más, lo siento por no responder realmente la pregunta, pero espero que esto sea interesante de todos modos.

Diría que obtener una IA para crear un sitio web por sí solo es bastante fácil, después de todo, un sitio web consiste en esto

El título va aquí

el texto del sitio web va aquí

y puede hacer que sea tan complicado como desee agregar diferentes controles, etc.

Sin embargo, el desarrollo completo de la pila no se trata de crear un sitio web. Implica una gran cantidad de pensamiento creativo, algo de lo que nuestros AI actuales no son capaces y por qué los desarrolladores de stack completo tienen tanta demanda.

Aunque decir eso. Si tuviera que estandarizar todo, entonces no hay razón para que un humano no pueda completar un tipo de asistente y mágicamente tenga un sitio web desarrollado con la IA que genere el contenido lo mejor que pueda a partir de la información proporcionada.

En esencia, esto es lo que hace un desarrollador full stack, pero los problemas vienen con las diferentes tecnologías y requisitos confusos de los clientes. Si niegas todo eso … entonces no debería ser tan difícil

Sería muy, muy difícil usar las tecnologías actuales. El “gran salto” que vimos con alphaGo es que una red profunda se entrenó con éxito para jugar un juego específico o resolver un problema específico.

Escribir un sitio web completo implica comprender las tecnologías web como html, javascript, python, css y mucho más. También implica capacidades de diseño, comprensión de los requisitos y la capacidad de ejecutar y obtener un producto de trabajo final a nivel profesional.