AlphaCode от DeepMind получил «средний» рейтинг в соревнованиях по программированию
computing
Кредит: Pixabay/CC0 общественное достояние

Группа исследователей из DeepMind решила еще одну сложную задачу — сгенерировать компьютерный код для удовлетворения запроса на естественном языке. В своей статье, опубликованной в журнале Science , группа описывает подход, который они использовали при создании своего приложения ИИ, и показывает, насколько хорошо оно сработало в сравнении с программистами-людьми. Дж. Зико Колтер из Университета Карнеги-Меллона опубликовал статью «Перспектива» в том же номере журнала, в которой описываются многие проблемы, связанные с получением компьютера для генерации компьютерного кода, и работа, проделанная командой в Лондоне.

Генерация компьютерного кода для создания программы или приложения, которое будет выполнять желаемую цель, варьируется от простого до чрезвычайно сложного. Люди оптимизировали этот подход на протяжении десятилетий, пытаясь позволить отдельным лицам или группам создавать более сложные программы достаточно эффективным образом. Гораздо позже ученые-компьютерщики начали обдумывать идею использования компьютеров для программирования — подход, который представляет собой гигантский сдвиг в том, что могут делать компьютеры.

Если бы компьютер можно было заставить создавать код на лету, любой пользователь мог бы попросить свой компьютер создать программы специально для него, чтобы удовлетворить его уникальные потребности, и сделать это быстро и бесплатно. Загвоздка в том, что ученые должны сначала выяснить, как достичь этой цели. Текущая надежда состоит в том, что нейронные сети с глубоким обучением смогут справиться с этой задачей. Если такую сеть можно научить тому, как работает программирование и как достигать желаемых результатов с помощью написанного ею кода, она сможет со временем улучшать свои способности, анализируя свои собственные результаты и результаты других. И это, в двух словах, то, чем занимается команда DeepMind.

Команда создала систему под названием AlphaCode, которая способна «слушать» человеческий голос (или читать его на экране компьютера), сообщая ему, что ему нужно сделать с помощью компьютерной программы, а затем «думать» о подсказке. Затем он должен перевести подсказку в план действий. И когда у него есть план действий, он должен преобразовать подсказку пользователя в серию шагов, которые можно превратить в компьютерный код. Весь этот процесс, несомненно, покажется знакомым ученым-компьютерщикам, потому что он лежит в основе системного программирования уже много лет.

В этой новой попытке исследователи не пытались научить свою систему программировать, показывая ей, как работает структура кода, — вместо этого они просто обучали ее большому количеству кода и позволяли ей учиться, наблюдая. Подход, кажется, работает, AlphaCode получил «средний» рейтинг, когда принял участие в соревновании по программированию, впечатляющее начало, учитывая, что проект все еще находится на ранней стадии.

Образец цитирования : AlphaCode DeepMind получает «средний» рейтинг на соревнованиях по программированию (9 декабря 2022 г.), получено 10 декабря 2022 г. с https://techxplore.com/news/2022-12-deepmind-alphacode-average-competition.html.
Этот документ защищен авторским правом. За исключением любой честной сделки с целью частного изучения или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.
ИнформатикаМашинное обучение и искусственный интеллект
Дата публикации: 2022.12.10