AlphaCode AI di DeepMind scrive codice a un livello competitivo: TechCrunch

DeepMind ha creato un’IA in grado di scrivere codice per risolvere i problemi arbitrari che gli vengono posti, come dimostrato da partecipare a una sfida di codifica e posizionando – beh, da qualche parte nel mezzo. Non prenderà ancora il lavoro di nessun ingegnere del software, ma è promettente e potrebbe aiutare ad automatizzare le attività di base.

Il team di DeepMind, una sussidiaria di Alphabet, mira a creare intelligenza in tutte le forme possibili e, naturalmente, in questi giorni il compito a cui molte delle nostre grandi menti sono piegate è la programmazione. Il codice è una fusione di linguaggio, logica e risoluzione dei problemi che è sia una scelta naturale per le capacità di un computer che difficile da decifrare.

Ovviamente non è il primo a tentare qualcosa del genere: OpenAI ha il suo Codex progetto di codifica in linguaggio naturalee alimenta entrambi Copilota GitHub e un test da Microsoft a lascia che GPT-3 finisca le tue battute.

L’articolo di DeepMind getta un’ombra amichevole sulla concorrenza nel descrivere il motivo per cui sta perseguendo il dominio della codifica competitiva:

I recenti modelli di linguaggio su larga scala hanno dimostrato un’impressionante capacità di generare codice e ora sono in grado di completare semplici attività di programmazione. Tuttavia, questi modelli funzionano ancora male se valutati su problemi più complessi e invisibili che richiedono capacità di risoluzione dei problemi oltre alla semplice traduzione delle istruzioni in codice.

OpenAI potrebbe avere qualcosa da dire al riguardo (e probabilmente possiamo aspettarci un riboste in suo prossimo articolo su queste linee), ma come sottolineano i ricercatori, i problemi di programmazione competitiva generalmente implicano una combinazione di interpretazione e ingegnosità che non è realmente visibile nelle IA del codice esistenti.

Per assumere il dominio, DeepMind ha addestrato un nuovo modello utilizzando librerie GitHub selezionate e una raccolta di problemi di codifica e relative soluzioni. Detto semplicemente, ma non una build banale. Quando è stato completato, lo hanno messo al lavoro su 10 concorsi recenti (e, inutile dirlo, non visti dall’IA) di Codeforces, che ospita questo tipo di competizione.

Si è posizionato da qualche parte nel mezzo del gruppo, appena sopra il 50° percentile. Potrebbe essere una prestazione mediocre per un essere umano (non che sia facile), ma per un primo tentativo con un modello di apprendimento automatico è piuttosto notevole.

“Posso tranquillamente affermare che i risultati di AlphaCode hanno superato le mie aspettative”, ha affermato Mike Mirzayanov. “Ero scettico perché anche in semplici problemi competitivi spesso è richiesto non solo di implementare l’algoritmo, ma anche (e questa è la parte più difficile) di inventarlo. AlphaCode è riuscito a esibirsi al livello di un nuovo promettente concorrente.

Di seguito puoi vedere un esempio del tipo di problema risolto da AlphaCode e della sua soluzione:

Crediti immagine: Mente Profonda

(Nota per DeepMind: SVG è un formato fastidioso per figure come questa.)

Come puoi vedere, è una soluzione intelligente ma non proprio roba di livello SaaS aziendale. Non preoccuparti, verrà dopo. In questo momento è sufficiente dimostrare che il modello è in grado di analizzare e comprendere una complessa sfida scritta tutto in una volta e di produrre una risposta coerente e praticabile il più delle volte.

“La nostra esplorazione nella generazione del codice lascia ampi margini di miglioramento e suggerisce idee ancora più interessanti che potrebbero aiutare i programmatori a migliorare la loro produttività e aprire il campo a persone che attualmente non scrivono codice”, scrive il team di DeepMind. Si riferiscono a me nell’ultima parte lì. Se può modificare i layout reattivi in ​​CSS, è meglio di me.

Puoi approfondire il modo in cui è stato costruito AlphaCode e le sue soluzioni a vari problemi, in questo sito dimostrativo.