Deepmind opracowuje narzędzie AI do pisania nowatorskiego kodu komputerowego. W kampania kodowania i umieszczając pośrodku, sztuczna inteligencja DeepMind stworzyła sztuczną inteligencję, która może pisać kod, aby rozwiązać każdy zadany mu problem, co zademonstrowano, biorąc udział w wyzwaniu kodowania i kończąc — cóż, gdzieś pośrodku. W najbliższym czasie nie zastąpi on programistów, ale jest obiecujący i może pomóc w podstawowych pracach.
DeepMind, spółka zależna Google, pracuje nad generowaniem inteligencji w jak największej liczbie form, a kodowanie jest z pewnością jednym z zadań, na których skupia się wiele naszych wielkich umysłów.
Oczywiście nie jest pierwszym, który próbuje czegoś takiego: OpenAI ma podobną inicjatywę kodowania w języku naturalnym Codex i jest używany przez GitHub Copilot, a także test Microsoft, który pozwala GPT-3 dokończyć twoje zdania.
W swoim badaniu badacze DeepMind bronią swojego podejścia, twierdząc, że są zainteresowani nie tylko opanowaniem sztucznej inteligencji, ale także tworzeniem zupełnie nowych dziedzin aplikacji:
„Ostatnie modele języków na dużą skalę wykazały imponującą zdolność do generowania kodu i są teraz w stanie wykonywać proste zadania programistyczne. Jednak modele te nadal słabo sprawdzają się w przypadku bardziej złożonych, niewidocznych problemów, które wymagają umiejętności rozwiązywania problemów poza prostym tłumaczeniem instrukcji na kod”.
Jednakże, nawet jeśli OpenAI ma coś do powiedzenia na ten temat (i prawdopodobnie możemy przewidzieć ripostę w następnym artykule na ten temat), problemy z programowaniem konkurencyjnym zazwyczaj wiążą się z mieszanką interpretacji i pomysłowości, której nie wykazują obecne AI kodu.
7 terminów technicznych, które usłyszysz dużo w 2022 r.
AlphaCode AI od DeepMind wytrenowała nowy model
DeepMind wytrenował nowy model w bibliotekach GitHub oraz zbiór problemów i rozwiązań związanych z kodowaniem, aby poradzić sobie z tą domeną. Mówiąc najprościej, ale nie jest to łatwe zadanie. Następnie wdrożyli go w 10 ostatnich (i nie trzeba dodawać, niewidocznych przez sztuczną inteligencję) konkursach od Codeforces, która jest odpowiedzialna za tego rodzaju konkurencję.
Jego dokładność była przeciętna, umieszczając go w środku stawki, tuż powyżej 50. percentyla. To może być przeciętna wydajność dla człowieka (nie żeby to było proste), ale jak na pierwszą próbę metody uczenia maszynowego, jest to całkiem niewiarygodne.
„Mogę śmiało powiedzieć, że wyniki AlphaCode przekroczyły moje oczekiwania” – powiedział Mike Mirzayanov. „Byłem sceptyczny, ponieważ nawet w prostych problemach konkurencyjnych często wymagane jest nie tylko zaimplementowanie algorytmu, ale także (i to jest najtrudniejsza część) jego wymyślenie. AlphaCode zdołał osiągnąć poziom obiecującego nowego konkurenta.”
Poniżej znajduje się przykład problemu, który naprawił AlphaCode, i jego rozwiązanie:
Technologia Wi-Fi 7 zapewni większą prędkość i mniejsze opóźnienia
Jest to oczywiście praca w toku. Jak widać, nie są to jeszcze rzeczy klasy korporacyjnej SaaS. Nie martw się; przyjdzie później. W tej chwili jedyne, co musimy pokazać, to to, że model może obsłużyć i zrozumieć skomplikowane pisemne pytanie od razu i przez większość czasu zapewnić rozsądną, funkcjonalną odpowiedź
„Nasze badania nad generowaniem kodu pozostawiają szerokie pole do ulepszeń i podpowiadają jeszcze bardziej ekscytujące pomysły, które mogą pomóc programistom poprawić ich produktywność i otworzyć pole dla osób, które obecnie nie piszą kodu”, pisze zespół DeepMind.
W tym strona demonstracyjna, możesz dowiedzieć się więcej o tym, jak powstał AlphaCode i rozwiązaniach różnych problemów. Cena akcji DeepMind o 2/2/22 jest 2959,09 USD.