Дочерняя компания Alphabet DeepMind представила систему под названием AlphaCode. По словам разработчиков, она может конкурировать в написании кода c профессионалами среднего уровня и даже приняла участие в соревнованиях по программированию Codeforces. На этой платформе еженедельно делятся заданиями, а по их итогам выставляют рейтинги программистам, аналогичные системе Эло, которую используют в шахматах, шашках и го).
Во время соревнований участники получают серию задач, им дается несколько часов на написание программ для их решения. Они включают поиск способов размещения дорог и зданий с определенными ограничениями или создание стратегий для выигрыша в настольных играх. Затем участники ранжируются в основном на основании того, сколько задач они решили. Компании используют подобные конкурсы в качестве инструментов для поиска перспективных программистов.
AlphaCode вошла в число 54% лучших участников состязаний, решая новые для нее задачи, требующие сочетания критического мышления, логики, алгоритмов, кодирования и понимания естественного языка. Обучали же ИИ на общедоступном коде GitHub (C++ и Python).
«Могу с уверенностью сказать, что результаты AlphaCode превзошли мои ожидания. Я был настроен скептически, потому что даже в простых соревновательных задачах часто требуется не только реализовать алгоритм, но и (и это самое сложное) его придумать. AlphaCode удалось выступить на уровне перспективного нового конкурента. Не могу дождаться, чтобы увидеть, что ждет впереди!», — сказал Майк Мирзаянов, основатель Codeforces.
Специалисты протестировали AlphaCode в 10 конкурсах среди программистов-людей, выбрав задачи, на которых ИИ еще не тренировался. Над ними работали еще 5 тыс. пользователей сайта Codeforces. В системе Codeforces ИИ DeepMind получил рейтинг 1238. Таким образом, AlphaCode вошел в 28% лучших пользователей сайта за последние полгода.
«AlphaCode оказался примерно на уровне среднего конкурента-человека, что стало первым случаем, когда система генерации кода ИИ достигла конкурентоспособного уровня производительности в соревнованиях по программированию», — заявили создатели.
В DeepMind отметили, что навыки AlphaCode пока довольно слабые и подходят только для области соревновательного программирования, но возможности этого ИИ открывают двери для создания инструментов, которые сделают программирование более доступным и полностью автоматизированным. Команда DeepMind также выложила на GitHub свои данные о проблемах и решениях, включая обширные тесты.
11 мая 1997 года шахматный суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
В мае 2016 года AlphaGo DeepMind со счетом 4:1 выиграл в го у корейского профессионала 9 дана Ли Седоля.
DeepMind с помощью ИИ создаёт масштабную карту белков человека
Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков.
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: