Deepmindは、新しいコンピューターコードを作成するためのAIツールを発明しました。 コーディングキャンペーンとその真ん中に配置することで、DeepMindのAIは、コーディングチャレンジに参加して終了することで示されるように、与えられた問題を解決するためのコードを記述できるAIを作成しました。 すぐにソフトウェア開発者に取って代わることはありませんが、有望であり、基本的な雑用を支援する可能性があります。
Googleの子会社であるDeepMindは、可能な限り多くの形でスマートさを生み出すために取り組んでおり、コーディングは確かに私たちの偉大な頭脳の多くが焦点を当てているタスクの1つです。
明らかに、このようなことを試すのはこれが初めてではありません。OpenAIには同様のCodex自然言語コーディングイニシアチブがあり、GitHub Copilotと、GPT-3で文を完成させるMicrosoftテストで使用されます。
彼らの研究では、DeepMindの研究者は、AIを習得するだけでなく、まったく新しいアプリケーションドメインの作成にも関心があると述べてアプローチを擁護しています。
「最近の大規模な言語モデルは、コードを生成する優れた能力を示しており、今では簡単なプログラミングタスクを完了することができます。 ただし、これらのモデルは、命令をコードに変換するだけでなく、問題解決のスキルを必要とする、より複雑で目に見えない問題で評価した場合でも、パフォーマンスが低下します。」
ただし、OpenAIに何か言いたいことがあるとしても（そしておそらくこれらの行の次の論文でリポストを予想できます）、競技プログラミングの問題は一般に、現在のコードAIが示さない解釈と創意工夫の組み合わせを伴います。
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DeepMindのAlphaCodeAIが新しいモデルをトレーニングしました
DeepMindは、GitHubライブラリで新しいモデルをトレーニングし、ドメインに取り組むためのコーディングの問題と解決策のコレクションをトレーニングしました。 簡単に言えば、簡単な作業ではありません。 次に、この種の競争の責任者であるCodeforcesからの最近の10の（そして言うまでもなく、AIには見えない）競争にそれを展開しました。
その精度は平凡で、パックの中央、50パーセンタイルのすぐ上に配置されていました。 これは人間にとっては平均的なパフォーマンスかもしれませんが（単純ではありません）、機械学習手法の最初の試みとしては、非常に素晴らしいものです。
「AlphaCodeの結果は私の期待を上回っていたと言っても過言ではありません」とMikeMirzayanov氏は述べています。 「単純な競争上の問題でも、アルゴリズムを実装するだけでなく、それを発明することも（そしてこれが最も難しい部分である）必要になることが多いため、私は懐疑的でした。 AlphaCodeは、有望な新しい競合他社のレベルで何とか実行できました。」
以下は、AlphaCodeが修正した種類の問題とその解決策の例です。
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もちろん、これはまだ進行中の作業です。 ご覧のとおり、まだエンタープライズSaaSグレードのものではありません。 心配しないでください。 後で来るでしょう。 今、私たちが示す必要があるのは、モデルが複雑な書かれた質問を一度に処理して理解し、ほとんどの場合、賢明で機能的な応答を提供できることです。
「コード生成の調査により、改善の余地が大きくなり、プログラマーが生産性を向上させ、現在コードを作成していない人々にフィールドを開放するのに役立つ、さらにエキサイティングなアイデアが示唆されます」とDeepMindチームは書いています。
このデモサイトでは、AlphaCodeがどのように作成されたか、およびさまざまな問題の解決策について詳しく知ることができます。 DeepMindの株価 2/2/22は 2,959.09米ドル。
