Искусственный интеллект научился плагиату программного кода
Исследователи из Кембриджского университета и компании Microsoft, используя машинное обучение, разработали программу, которая способна создавать другие программы, заимствуя код. Ознакомиться с работой ученых можно здесь, а ее краткое изложение приводит New Scientist. Для работы новой программе, получившей название DeepCoder, нужны лишь входные и выходные данные.
В настоящее время существует множество языков программирования низкого и высокого уровней. При этом программистам для успешной работы нередко приходится изучать несколько языков программирования. При это программирование как правило недоступно людям, не изучавшим машинные языки.
Новая программа DeepCoder, по утверждению разработчиков, в будущем позволит программировать даже тем людям, которые не знают ни одного языка. Для этого им достаточно лишь будет словами описать, какой результат желательно получить; программу в соответствии с представленным описанием DeepCoder составит сам.
В настоящее время новой программе для работы необходимы лишь входные и выходные данные, то есть некий набор значений на входе программы и другой набор значений на выходе. Опираясь на эти данные программа может определить закономерности.
После того, как закономерности, связывающие входные и выходные данные будут найдены, DeepCoder самостоятельно будет искать в других программах подходящие куски кода и из них составлять готовую собственную программу. В случае, если дать DeepCoder описание промежуточных шагов, программа составит готовый код в несколько раз быстрее.
В конце января прошлого года исследователи из Массачусетского технологического университета представили программу Prophet, способную самостоятельно искать ошибки в исходном коде других программ и исправлять их. Для анализа и исправления программа использует стохастическую модель и способна к платформонезависимому применению исправлений кода.
Для работы с исходным кодом другого программного обеспечения Prophet использует данные об эффективных патчах, исходный код которых и описание опубликованы в открытых источниках в интернете. Для исправления ошибок алгоритм использует полученные из интернета и автоматически измененные патчи.
Во время автоматического исправления ошибок программа способна анализировать взаимодействие дописанного ей исправленного кода с остальным кодом исправляемой программы. Prophet способна работать с исходным кодом программного обеспечения, состоящим не из нескольких сотен, а тысяч и десятков тысяч строк. При этом новый алгоритм способен к самообучению.
Медики нашли болезнь, при которой курение "полезно"
Ученые объяснили редкий случай, когда курение помогло вылечить наследственную анемию. Оно устранило симптомы болезни у мужчины с очень редкой мутацией в гене, кодирующем гемоглобин. Статья об исследовании опубликована в журнале Journal of Biological Chemistry.
Гемоглобин – белок, который способен обратимо связываться с кислородом и переносить его в ткани. Он состоит из белка глобина, с которым связаны четыре молекулы железосодержащего гема, по одной на каждую субъединицу глобина. Кислород связывается с железом в геме и доставляется в ткань. Это один из самых доступных для исследования белков и поэтому хорошо изучены и его структура, и гены, которые его кодируют. Сейчас известно около тысячи точечных мутаций генов гемоглобина. Некоторые из этих мутаций вызывают наследственные заболевания, например серповидно-клеточную анемию.
Одну из таких мутаций исследовала группа европейских и американских ученых. Эта наследственная мутация, которую обнаружили у отца и дочери, оказалась интересна тем, что вызвала хроническую анемию у дочери, но не повлияла на самочувствие отца.
С помощью секвенирования гена α-глобина, одной из субъединиц гемоглобина, ученые нашли мутацию, которая привела к замене аминокислоты гистидина на лейцин. Гистидин образует одну из водородных связей с гемом, а лейцин такой связи не образует. Это изменение в структуре α-глобина привело к автоокислению и отделению гема, образованию нестабильной формы гемоглобина, его разрушению и, как следствие, анемии.
Исследователи также выяснили, у мутантного гемоглобина многократно увеличилось сродство к угарному газу (CO). Белок в восемьдесят тысяч раз охотнее связывался с CO, чем с кислородом. Обычно сродство к угарному газу у гемоглобина всего в двести пятьдесят раз больше, чем к кислороду и этого достаточно, чтобы угарный газ был ядовит для человека.
Но в данном случае очень высокое сродство к угарному газу оказало положительный эффект. Связываясь с α-глобином CO стабилизировал гем и не давал ему отделяться от белка. В результате образовалась стабильная форма гемоглобина, которая хуже обычной переносила кислород, но не разрушалась. Такая особенность мутации позволила объяснить, почему у отца больной девушки не было признаков анемии. Он был курильщиком и регулярно получал порции угарного газа с табачным дымом.
Однако, в интервью один из ученых сказал, что не рекомендовал бы девушке начать курить. Вместо этого он посоветовал употреблять больше антиоксидантов, которые по его словам также помогут замедлить разрушение гемоглобина.
Исследование объясняет действительно редкий случай условной пользы курения. По мнению ученых, любым другим людям оно приносит вред даже на «безопасном» уровне.