Искусственный интеллектЦифровые технологии

ИИ Google теперь кодирует как обычный программист


Последний проект британской исследовательской группы DeepMind под названием AlphaCode предполагает способ облегчить бремя написания программ для выполнения простых задач. Этот искусственный интеллект доказал свою состоятельность в борьбе с лучшими программистами в соревновании по программированию на Codeforces, платформе, где проводятся сражения по "быстрому кодированию". Может ли искусственный интеллект превзойти человеческий интеллект в решении таких задач?

DeepMind, принадлежащая Google, является компанией, специализирующейся на искусственном интеллекте. Ее амбициозная цель - "решить проблему интеллекта" путем создания интеллектуальных машин, способных учиться и приобретать новые знания так же, как и люди. Для этого DeepMind разрабатывает мощные алгоритмы общего обучения, которые могут быть объединены для создания системы ИИ. В качестве примеров можно привести AlphaGo, модель ИИ, которая в 2016 году обыграла чемпиона Ли Седоля в игре Го, и AlphaFold, которая предсказывает структуру белков по их аминокислотным последовательностям.

Помочь программистам генерировать код для простых задач — общая цель AlphaCode и его конкурента Copilot от Microsoft. Однако последний не тестирует предложенный им код. Это делает генерацию кода ИИ особенно сложной: трудно оценить, насколько тот или иной результат близок к успеху. Совершенно функциональное решение может "упасть" из-за одного символа. Поэтому AlphaCode идет дальше, чем Copilot, напрямую конкурируя с человеческим интеллектом!

Как и человеческий интеллект, искусственный интеллект должен пройти этап обучения и тестирования. Тренировки и соревнования помогают развивать навыки творческого решения проблем. Соревновательное программирование считается интеллектуальным видом спорта, в который обычно играют в Интернете или в локальной сети. Это способ идти в ногу со временем и повышать квалификацию.

Как правило, участникам предлагается набор логических или математических задач. Типичные из них включают: поиск способов размещения дорог и зданий в рамках определенных ограничений или создание стратегий для победы в пользовательских настольных играх. Затем участники ранжируются в основном по количеству решенных проблем.

Участие в этих соревнованиях требует от ИИ умения извлекать смысл из высказывания. Он должен сочетать в себе понимание естественного языка, критическое мышление, логику, алгоритмы и кодирование. Таким образом, AlphaCode - это первый ИИ, который может соперничать с человеческим интеллектом в том, что мы называем критическим мышлением, основанным на опыте.

Благодаря сочетанию достижений в крупномасштабных моделях преобразователей (множество параллельных нейронных сетей) с крупномасштабной выборкой и фильтрацией можно добиться значительного прогресса.

Alphacode предварительно обучен с использованием общедоступного кода с GitHub, а затем настроен на относительно небольшом наборе данных соревнований по кодированию. Для каждой конкурсной задачи исследователи построили "огромное количество программ на C++ и Python", намного большее, чем в предыдущих работах. Эти решения фильтруются, группируются и повторно ранжируются в небольшой набор из 10 программ-кандидатов для внешней оценки на Codeforces.

Создание решений для непредвиденных проблем — вторая натура человеческого интеллекта, но для машин критическое мышление — почти невыполнимая задача. Таким образом, DeepMind первой создала ИИ, чьи возможности вошли в число 54% ​​лучших участников соревнований на Codeforces.

Майк Мирзаянов, основатель Codeforces, говорит на сайте DeepMind: "Я могу с уверенностью сказать, что результаты AlphaCode превзошли мои ожидания. Я был настроен скептически, потому что даже в простых соревновательных задачах нужно не только реализовать алгоритм, но и (и это самое сложное) его придумать. AlphaCode удалось выступить на многообещающем уровне".

В действительности, камнем преткновения является возможность плагиата уже существующего кода, поскольку AlphaCode черпает свои данные из решенных задач, как и Copilot. Риза Тереза Батиста-Наварро из Манчестерского университета, Великобритания, отмечает, что благодаря данным, представленным в исследовании, AlphaCode "похоже, решает проблемы, воспроизводя лишь немного больше кода, чем человек".

Тип автоматизированного кодирования, разработанный DeepMind, может помочь облегчить программистам некоторые рутинные задачи. ИИ еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем он действительно превзойдет человеческий интеллект и навыки критического мышления, но он по-прежнему является мощной поддержкой инновационных идей, помогающих программистам повысить свою производительность.

Подписывайтесь на нас
Back to top button