Googleの姉妹であるDeepMindは、プログラミングで人間と競争できるAIを作成します

エコードットスマートスピーカー

LA 深い頭AI(人工知能)の研究を専門とするアルファベットのグループ会社である は、人間に匹敵する効率で開発できるシステムを構築したと述べました。 AlphaCode と呼ばれていたように、自然言語に組み込まれた問題を解決するための深い学習モデルによって支えられています。この問題には、「批判的感覚、論理、アルゴリズムの知識、およびプログラミング スキル」の組み合わせが必要です。

ベンチャーのパフォーマンスは、膨大な数の開発者間の競争を提供するインターフェイスである Codeforces で評価されました。 最近の XNUMX 回のテストでは、AlphaCode は平均的なプログラマーに匹敵することができました。 同社によると、これは「人工知能をサポートするコード生成システムが対立的なプログラミング パフォーマンス シナリオを達成した最初の機会」でした。

AlphaCode は自然言語を解釈し、コードのバグを修正することができました (画像: Playback/lmonk72/Pixabay)

「AlphaCode の結果は、私の期待を上回ったと言って差し支えありません」と、Codeforces の主任作成者である Mike Mirzayanov 氏は述べています。 「私は懐疑的でした。なぜなら、はるかに単純な対立問題であっても、アルゴリズムを実行するだけでなく、それを発明することも必要になることが多いからです。」

欠点の解決と解釈においてこのような膨大な機能を実現するために、AlphaCode は変換モデルと大規模なサンプリングおよびフィルタリング方法の組み合わせを採用しています。 研究機能を補完するために、このシステムは、プログラミング情報バンクを前進させるために、選択された GitHub プロジェクトでトレーニングされました。

C++ および Python での例

DeepMind は、評価の時点で、提案された問題ごとに「無限の数」の C++ および Python プログラムが作成されたと主張しています。 その後、プログラマーのグループは解決策を「フィルタリング、収集、再分類」して、10 個の候補プログラムの小さなセットにまとめ、外部評価にかけました。

「競争に勝つには程遠いですが、この結果は、人工知能の問題解決能力における重要な飛躍を示しています。 私たちの成果が競技プログラミングソーシャルネットワークに刺激を与えることを願っています。」

興味があれば、AlphaCode の公式サイトで、設計とトラブルシューティング機能に関する詳細情報を見つけることができます。 人工知能で遊ぶこともできます。

出典: VentureBeat、DeepMind

トミーバンクス
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