Как искусственный интеллект
стал конкурентом
программистов.
Став для человечества не просто способом выживания, создание специализированных решений непредвиденных проблем превратилось в своего рода вторую натуру нашего интеллекта. И, конечно, апогеем результатов критического мышления можно считать науку вообще и так называемый искусственный интеллект в частности. ИТ способны взять на себя львиную долю наших профессиональных забот, и это их отличает от молотка или скальпеля: компьютерные программы наделяют машину человеческой возможностью знать что и как делать и действовать самостоятельно.
Естественно, главнейшим претендентом на роль такого помощника выступает технология глубокого машинного обучения. Но для этого необходимо создать систему генерации кода, которая могла бы конструировать новые решения проблем нетривиальных – таких, которые требуют более глубоких рассуждений, и выход из которых не лежит на поверхности.
И вот, по результатам недавних соревнований по программированию, состоявшихся на платформе Codeforces, детище команды исследователей DeepMind, названное AlphaCode, в среднем входит в 54,3% лучших участников, коих всего было более 5000 человек. То есть, для ясности: итоги открытых соревнований показали, что новая система может считаться крепким средним конкурентом живому программисту.
В ходе исследований было обнаружено, что решающее значение для достижения хорошей и надёжной работы имеют три ключевых компонента: обширный и чистый набор данных конкурентного программирования для обучения и оценки; большие и подходящие преобразующие архитектуры; крупномасштабная модель отбора для исследования пространства поиска с последующей фильтрацией на основе поведения программы для небольшого набора представлений.
То есть AlphaCode использует языковые модели на основе преобразователей для генерации кода в беспрецедентном масштабе, а затем разумно фильтрует небольшой набор перспективных программ. И соревнования подтверждают эффективность этого подхода.
«Могу с уверенностью сказать, что результаты AlphaCode превзошли мои ожидания. Я был скептичен, 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. Я не могу дождаться, чтобы увидеть, что ждёт впереди!» – признаётся Майк Мирзаянов, основатель Codeforces.
Идеи по разработкам систем, которые могли бы не только помочь программистам, но даже и генерировать программы самостоятельно, сформировались уже давно. С одной стороны, такие инструменты могли бы сделать программирование более продуктивным в профессиональном применении, а с другой – гораздо доступнее для обывательского использования. Исследование генерации кода имеет обширные возможности для совершенствования и намекает на ещё более интересные идеи, которые могут помочь программистам повысить свою производительность и открыть поле для людей, которые в настоящее время не пишут код.
По материалам АРМК.