Deepmind изобретает инструмент искусственного интеллекта для написания нового компьютерного кода. В кампания по кодированию и поместив его посередине, ИИ DeepMind создал ИИ, который может писать код для решения любой поставленной перед ним задачи, о чем свидетельствует участие в соревновании по кодированию и завершение — ну, где-то посередине. В ближайшее время он не заменит разработчиков программного обеспечения, но он многообещающий и может помочь с основными задачами.
DeepMind, дочерняя компания Google, работает над созданием разума во всех возможных формах, и кодирование, безусловно, является одной из задач, на которых сосредоточены многие из наших великих умов.
Очевидно, это не первая попытка сделать что-то подобное: у OpenAI есть похожая инициатива Codex по кодированию на естественном языке, и она используется GitHub Copilot, а также тест Microsoft, который позволяет GPT-3 заканчивать ваши предложения.
В своем исследовании исследователи DeepMind защищают свой подход, заявляя, что они заинтересованы не только в освоении ИИ, но и в создании совершенно новых областей применения:
«Недавние крупномасштабные языковые модели продемонстрировали впечатляющую способность генерировать код и теперь могут выполнять простые задачи программирования. Однако эти модели по-прежнему плохо работают при оценке более сложных, невидимых проблем, требующих навыков решения проблем, помимо простого преобразования инструкций в код».
Однако, даже если OpenAI есть что сказать по этому поводу (и мы, вероятно, можем ожидать ответного ответа в следующей статье на эти строки), проблемы конкурентного программирования обычно влекут за собой сочетание интерпретации и изобретательности, чего современные ИИ с кодом не демонстрируют.
7 технических терминов, которые вы будете много слышать в 2022 году
ИИ AlphaCode от DeepMind обучил новую модель
DeepMind обучил новую модель библиотекам GitHub и набору проблем с кодированием и решениям для решения этой области. Проще говоря, но задача не из легких. Затем они развернули его на 10 самых последних (и, разумеется, незамеченных ИИ) соревнованиях от Codeforces, которая отвечает за такого рода соревнования.
Его точность была посредственной, поместив его в середину пакета, чуть выше 50-го процентиля. Это может быть средней производительностью для человека (не то чтобы это было просто), но для первой попытки метода машинного обучения это совершенно невероятно.
«Я могу с уверенностью сказать, что результаты AlphaCode превзошли мои ожидания, — сказал Майк Мирзаянов. «Я был настроен скептически, потому что даже в простых соревновательных задачах часто требуется не только реализовать алгоритм, но и (и это самое сложное) его придумать. AlphaCode удалось выступить на уровне перспективного нового конкурента».
Ниже приведен пример проблемы, исправленной AlphaCode, и ее решения:
Технология Wi-Fi 7 обеспечит более высокую скорость и меньшую задержку
Это, конечно, все еще в стадии разработки. Как видите, это еще не корпоративный SaaS-продукт. Не волнуйтесь; это придет позже. Прямо сейчас все, что нам нужно показать, это то, что модель может обрабатывать и понимать сложный письменный вопрос сразу и в большинстве случаев давать разумный, функциональный ответ.
«Наши исследования в области генерации кода оставляют огромные возможности для улучшения и намекают на еще более интересные идеи, которые могут помочь программистам повысить свою производительность и открыть поле для людей, которые в настоящее время не пишут код», — пишет команда DeepMind.
На это демонстрационный сайт, вы можете узнать больше о том, как создавался AlphaCode, и о решениях различных проблем. Цена акций DeepMind на 2 февраля 22 года 2959,09 долларов США.