Project CodeNet, Proyek Open Source Besutan IBM Untuk Melatih AI Lakukan Coding Program
Proyek CodeNet adalah proyek dari perusahaan raksasa komputer IBM yang bertujuan untuk melatih AI supaya bisa memahami bahkan melakukan Coding Program dengan sendirinya.
Project CodeNet diumumkan pada konferensi Think IBM bulan Mei 2021. Proyek ini diklaim sebagai kumpulan data sumber terbuka (Open Source) terbesar di Github.
CodeNet menampilkan sekitar 500 juta baris kode, 14 juta contoh, dan mencakup 55 bahasa pemrograman termasuk Python, C ++, Java, Go, COBOL, Pascal, dan masih banyak lagi.
Baca Juga :
AI Bisa Membuat Gambar Melalui Deskripsi Tertulis?
Pada proyek lainnya seperti misalnya GPT-3 OpenAI telah menunjukan kita bagaimana AI bisa cukup mahir dalam menulis bahasa manusia,
tetapi dalam hal menulis kode asli mereka sendiri sepenuhnya diserahkan kepada si manusianya atau programmer.
Proyek CodeNet diciptakan untuk mengubah kebiasaan ini.
Namun untuk mencapainya, kita perlu sedikit mundur kebelakang dan membahas apa itu dasar bahasa mesin.
Dasar-Dasar Bahasa Pemrograman
Kecerdasan Buatan (AI) sudah lama membuat banyak ilmuan komputer terpesona oleh cara komputer melakukan tugas dengan sendirinya.
Ia mampu melakukan tugas secara otodidak sesuai dengan tujuan yang ditentukan oleh si pemrogram.
Namun, apakah ia bisa memahami, mengembangkan, atau menerapkan bahasanya sendiri ?
Bisa jadi iya dan tidak, titik masalahhnya terletak pada sistem berbasis aturan (Rule-based System).
Sebagai contoh, kita tarik hal tentang terjemahan bahasa pemrograman (Programming Language Translation).
Kalau hal ini mudah dicapai dan sistem barbasis aturan berlaku didalamnya, maka bahasa pemrograman awal seperti COBOL tentu sudah bisa dikonversi sekarang ini menjadi lebih mudah dimengerti.
Tetapi karena bahasa pemrograman memiliki konteks, arti dari pernyataan apapun terkait dengan konteksnya, baik itu untuk memperoleh atau membuat terjemahannya seperti bahasa manusia dikenal sangat rumit dan memakan waktu.
Semakin besar suatu program, maka akan semakin sulit untuk diterjemahkan. Kalau dalam manusia konteksnya mungkin terbatas pada satu atau lebih paragraph, namun dalam bahasa program amat berhubungan dengan pustaka kode (Library Code).
Kasarnya, sistem berbasis aturan mampu menerjemahkan antara 50 hingga 60% program.
Meskipun sebagian dari program dapat diterjemahkan dengan cukup baik, sisanya biasanya harus diterjemahkan secara manual, yang melibatkan aturan yang rumit.
Melatih AI Untuk Memprogram Sendiri
Disinilah AI bisa membantu pekerjaan manusia karena memang mereka bisa bertindak layaknya seperti manusia.
Project CodeNet secara khusus dapat mendorong inovasi algoritmik untuk mengekstrak konteks ini dengan model urutan-ke-urutan (Sequence-to-Sequence), sama halnya dalam bahasa manusia.
Guna membuat pengembangan yang signifikan dalam pemahaman mesin tentang kode dibanding dengan pemrosesan kode oleh mesin.
Karena bersifat open-source atau sumber terbuka, siapa saja bisa melihat proyek ini dan mengunduhnya di link :
https://github.com/IBM/Project_CodeNet
Untuk kamu yang merasa tertantang mengembangkan AI sendiri, silahkan coba unduh dan modif data didalamnya.
