Kite, una startup con sede en San Francisco que utiliza el aprendizaje automático para construir lo que es esencialmente una herramienta muy inteligente para completar el código, anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiación de $ 17 millones. La ronda fue dirigida por Trinity Ventures, con la participación personal del ahora CEO de GitHub, Nat Friedman. Además de la financiación, Kite también anunció hoy que sus herramientas ahora son significativamente más inteligentes y que los desarrolladores pueden ejecutarlas localmente en sus máquinas, incluso si no tienen una conexión a Internet.
Como cometa El fundador y CEO Adam Smith me dijo que la idea de Kite se basa en el simple hecho de que mucha programación es repetitiva. “Es por eso [developers] pasar tanto tiempo en desbordamiento de pila. “Es por eso que pasan tanto tiempo depurando errores realmente básicos y buscando documentación, pero no tanto tiempo mirando cómo debería funcionar la solución”, dijo. “Pensamos que podemos usar el aprendizaje automático para arreglar eso”.
Las herramientas estándar para completar el código a menudo siguen utilizando la ordenación alfabética, mientras que Kite usa la inteligencia artificial para inferir lo que un desarrollador está intentando hacer (aunque, para ser justos, los gustos de IntelliSense y otros también están empezando a ser más inteligentes). En su primera iteración, Kite, que lamentablemente todavía funciona para el código Python en este momento, clasificó sus sugerencias por popularidad. Como era de esperar, eso ya era más útil que la clasificación alfabética, y la respuesta correcta apareció en los tres primeros resultados el 37 por ciento de las veces.
Lo interesante aquí es que si puede predecir la siguiente parte de una línea de código con alta precisión, también puede comenzar a predecir algunas palabras más adelante. Y eso es exactamente lo que Kite está empezando a hacer ahora.
Para hacer esto, el equipo tuvo que construir sus propios modelos de aprendizaje automático que funcionaron bien para el código. Como me dijo Smith, Kite observó por primera vez el uso de modelos estándar de procesamiento de lenguaje natural (PNL), pero resulta que realmente no funcionan bien para el código, que tiene una estructura diferente. Como datos de entrenamiento, Kite alimentó el sistema con todo el código Python en GitHub .
De cara al futuro, lo que Smith realmente quiere lograr es lo que él llama “programación completamente automatizada”. “Es la visión de Star Trek de dónde le dice a las computadoras en un lenguaje de alto nivel qué hacer”, dijo. “Si es ambiguo, la computadora hará preguntas”.
Se necesitarán algunos avances más en IA para realizar esa visión, pero por el momento, las herramientas de Kite están disponibles de forma gratuita y vienen con complementos de edición para Atom, Sublime Text3, VS Code, Vim, PyCharm e IntelliJ. Actualmente, alrededor de 30,000 desarrolladores de Python utilizan sus herramientas.
Con el lanzamiento de hoy, los desarrolladores también pueden usar estos modelos localmente, sin la necesidad de una conexión a Internet. Esa es una señal de cuán eficientes son los modelos, pero como también reconoció Smith, ejecutar el modelo localmente significa que su compañía tampoco tiene que administrar una infraestructura de nube compleja. Esto también debería hacer que la herramienta sea más atractiva para más desarrolladores, especialmente en corporaciones más grandes, dado que la herramienta original enviaría todo su código a los servidores de Kite (y en ese contexto, vale la pena señalar que la compañía logró crear su propio escándalo). algunas contribuciones de código abierto que favorecieron su motor de autocompletado).
La compañía planea usar los nuevos fondos para construir el equipo, que en su mayoría está formado por ingenieros. También desarrollará su producto, con un enfoque especial en el soporte de más idiomas.
En cuanto a su modelo de negocios, vale la pena señalar que Kite probó un servicio de suscripción el año pasado, pero como argumenta Smith, eso fue principalmente para probar si la compañía podría monetizar el servicio. “Ahora queremos optimizar para el crecimiento”, dijo y destacó que el enfoque de la estrategia de monetización de la empresa estará en los usuarios empresariales. De hecho, ese es un refrán común que escucho de nuevas empresas que se centran en los desarrolladores. Parece muy difícil vender suscripciones a desarrolladores individuales, por lo que la mayoría comienza a centrarse en las empresas tarde o temprano.
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