研究人员报告称,AlphaCode——一种由 DeepMind 开发的用于开发计算机代码的新型人工智能 (AI) 系统——可以在解决编程竞赛中达到人类平均水平的表现。
人工智能辅助编码平台的开发能够创建编码程序以响应对代码需要解决的问题的高级描述,这可能会显着影响程序员的生产力; 它甚至可以通过将人类工作转移到制定问题供人工智能解决来改变编程文化。
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机器的崛起:DeepMind AlphaCode AI 在编程竞赛中的强势表现
主题:美国科学促进会人工智能计算机科学编程
人工智能 数据 AI 问题解决
科学家报告说,人工智能系统 AlphaCode 在解决编程竞赛方面可以达到人类平均水平的表现。
研究人员报告称,AlphaCode——一种由 DeepMind 开发的用于开发计算机代码的新型人工智能 (AI) 系统——可以在解决编程竞赛中达到人类平均水平的表现。
人工智能辅助编码平台的开发能够创建编码程序以响应对代码需要解决的问题的高级描述,这可能会显着影响程序员的生产力; 它甚至可以通过将人类工作转移到制定问题供人工智能解决来改变编程文化。
迄今为止,人类一直需要编写新编程问题的解决方案。 尽管最近的一些神经网络模型显示出令人印象深刻的代码生成能力,但它们在需要批判性思维和解决问题技能的更复杂的编程任务上仍然表现不佳,例如人类程序员经常参与的竞争性编程挑战。
在这里,来自 DeepMind 的研究人员展示了 AlphaCode,这是一种人工智能辅助编码系统,在解决来自定期举办国际编码竞赛的 Codeforces 平台的问题时,可以达到接近人类水平的性能。 AlphaCode 使用自监督学习和编码器-解码器转换器架构,通过基于前一段迭代预测代码段并生成数百万个潜在候选解决方案,解决了以前未见过的自然语言问题。 然后通过验证这些候选解决方案在功能上通过了简单的测试用例来过滤和聚类,从而产生最多 10 个可能的解决方案,所有这些解决方案都是在没有任何关于计算机代码结构的内置知识的情况下生成的。
当使用 Codeforces 的问题进行评估时,AlphaCode 的表现大致处于人类竞争对手的中位数水平。 当每个问题提交 10 个解决方案时,它在人类参与者中排名前 54.3%,尽管 66% 的已解决问题是在第一次提交时解决的。
“最终,AlphaCode 在应对前所未见的编码挑战时表现出色,无论它‘真正’理解任务的程度如何,”J. Zico Kolter 在强调 AlphaCode 优势和劣势的 Perspective 中写道。
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