Новый искусственный интеллект-программис DeepMind только победил примерно 45 процентов программистов-людей в высококонкурентном соревновании по программированию CodeContest. Задача для DeepMind осложнялась тем, что повседневным языком предлагались проблемы, и участники должны были написать программу, которая решит задачу как можно быстрее.
Для человека естественно понимать описание проблемы на обычном языке, но для искусственного интеллекта это отдельная сложная задача.
Искусственный интеллект-программист не является чем-то новым. Еще в 2021 году некоммерческая исследовательская лаборатория OpenAI выпустила Codex — программу, которая владеет более чем десятком языков программирования и настроена на естественный повседневный язык.
Что отличает искусственный интеллект AlphaCode от DeepMind – это то, что ему не нужно.
В отличие от предыдущих искусственных интеллектов-программистов, AlphaCode относительно наивен. У него нет встроенных знаний о синтаксисе или структуре компьютерного кода.
AlphaCode использует подход «только данные» и учится, наблюдая сегменты существующего кода. Впоследствии он получает гибко деконструировать и комбинировать фрагменты кода для решения новых проблем.
В ходе конкурса CodeContest искусственный интеллект решил около 30 процентов проблем, победив почти половину конкурентов среди людей.
Уровень успеха AlphaCode может показаться скудным, но он решал невероятно сложные проблемы. К примеру, результаты Codex OpenAI составляют единицы процентов успешно решенных задач.
Проблемы, решаемые AlphaCode, далеки от повседневного применения.Их следует воспринимать больше как сложный математический турнир в школе. Также маловероятно, что ИИ полностью возьмет на себя программирование, поскольку его код пронизан ошибками. Но он может взять на себя выполнение повседневных задач или предложить готовые решения, которые не могут программистам.
Возможно, что еще более важно, AlphaCode прокладывает путь к новому способу разработки следующего поколения искусственного интеллект-программиста. Когда AlphaCode возникает перед новым набором проблем, он предлагает потенциальные решения на двух языках программирования — Python или C++.
Хотя AlphaCode еще не программируется на человеческом уровне, сила AlphaCode заключается в его абсолютной изобретательности. Вместо того чтобы копировать и вставлять существующий код, AlphaCode создал фрагменты кода без копирования больших фрагментов кода или логики.
Чего не хватает в AlphaCode, так это любого архитектурного дизайна. Компьютерный код хорошо структурирован и имеет синтаксис с четко встроенным контекстом.
AlphaCode генерирует миллионы потенциальных решений, затем проверяет их на ошибочность. Как именно искусственный интеллект достигает этого, остается загадкой — внутренняя работа процесса похоронена в его непостижимом машинном «уме».
Поэтому иногда AlphaCode принимает странные решения, например, генерирует переменную, но не использует ее. Существует также опасность того, что он может запомнить небольшие шаблоны из ограниченного количества примеров и результат этих шаблонов. Это может превратить искусственный интеллект в стохастического попугая, который не понимает проблемы, но может повторять или «слепо имитировать» вероятные решения.
