DeepMind 展示了編寫AlphaCode 代碼的算法測試結果。據開發者稱，該模型已經達到了“新手程序員”的水平。
在@ScienceMagazine 中，我們展示了#AlphaCode——第一個在競賽中以人類水平編寫計算機程序的人工智能係統。
通過解決新的複雜問題，它在編程競賽中名列前54%。
它是如何工作的？ 🧵 https://t.co/j427Nh16wO pic.twitter.com/Uqeyob6gy4
– DeepMind (@DeepMind) 2022 年 12 月 8 日
根據聲明，AlphaCode 在Codeforces 平台的比賽中能夠解決他以前不知道的自然語言問題。該模型預測了代碼段並創建了數百萬個潛在變體，並從中選擇了十個最合適的變體。
據研究人員稱，所有解決方案都是“在沒有任何關於計算機代碼結構的內置知識”的情況下生成的。
結果，AlphaCode 躋身前54.3% 的參賽者行列。
根據競賽條款，每位開發人員只能嘗試十次以找到解決方案。據研究人員稱，他們的模型首次應對了66% 的案例。
開發人員指出，要在編碼競賽中取得成功非常困難。首先，算法必須理解自然語言編程的複雜問題。那麼他需要學會對不可預見的情況進行“推理”，而不僅僅是死記硬背代碼片段。
據研究人員稱，他們沒有發現任何證據表明AlphaCode 只是簡單地從訓練數據中復制了底層邏輯。他們補充說，這些因素共同使模型的性能“向前邁出了一大步”。
卡內基梅隆大學博世人工智能中心教授J. Zico Colter 寫道：“AlphaCode 擅長於以前未知的編碼任務，無論它“真正”理解該任務的程度如何。”
DeepMind 相信該算法將在未來對開發人員有用。除了提高整體生產力之外，AlphaCode 還可以“使編程更易於訪問”。
研究人員還認為，在最高層次上，該模型可能會導致編碼文化的轉變，一個人將提出問題，人工智能解決這些問題。
回想一下2 月份，DeepMind 推出了AI 程序員AlphaCode。
11 月，該實驗室開發了可以自然地與人類互動的代理。
去年12 月，DeepMind 教人工智能在專業人士的水平上玩“Stratego”。
在Telegram 上訂閱ForkLog 新聞：ForkLog AI – 來自AI 世界的所有新聞
發現文中有誤？選擇它並按CTRL+ENTER
資訊來源：由0x資訊編譯自FORKLOG。版權歸作者Богдан Каминский所有，未經許可，不得轉載