Googleの人工知能、遂にプログラミングを覚える😨 │ Tantena

Googleの人工知能、遂にプログラミングを覚える😨

1: 稼げる名無しさん 2022/02/03(木) 12:25:31.33 ID:HsJx13LZ0.net BE:422186189-PLT(12015)

DeepMindのAI「AlphaCode」は競技プログラミングレベルのコードを書ける

https://jp.techcrunch.com/2022/02/03/2022-02-02-deepminds-alphacode-ai-writes-code-at-a-competitive-level/

DeepMind（ディープマインド）は、任意の問題を解決するためにコードを書くことができるAIを開発した。このAIはコーディングチャレンジに参加し、中間あたりの成績を収めたことで実証されている。まだソフトウェアエンジニアの仕事を奪うまでには至っていないが、基本的な作業の自動化に役立つ可能性がある。

Alphabet（アルファベット）の子会社であるDeepMindのチームは、できる限り多くの形で知能を創造することを目指しており、最近ではもちろん、多くの優秀な頭脳が取り組んでいる作業としてコーディングが挙げられる。コードは、言語、論理、問題解決の融合であり、コンピュータの能力に自然に適合すると同時に、難題でもある。

もちろん、このような試みは初めてではない。OpenAIには独自の自然言語コーディングプロジェクト「Codex」があり、GitHub Copilotと、Microsoftが提供する、GPT-3にコードを完成させるテストの両方を支えている。

DeepMindの論文では、競技プログラミングを狙う理由を説明する中で、フレンドリーながらも競争相手を遠回しに侮辱している。

近年の大規模な言語モデルは、コード生成能力に優れており、簡単なプログラミングタスクをこなすことができるようになってきた。しかし、これらのモデルは、単に命令をコードに変換するだけでなく、問題解決能力を必要とする、より複雑で見たことがない問題で評価すると、いまだに性能が低い。

それについてOpenAIは言いたいことがあるかもしれないが（そして、同社の次の論文ではこの点についての反論が期待できるだろう）、研究者たちが指摘するように、競技プログラミングの問題は一般的に、既存のコードAIには見られないレベルの解釈と創意工夫の組み合わせを必要とする。

DeepMindは、この分野に挑戦するために、GitHubの厳選されたライブラリと、コーディング問題とその解決策のコレクションを使って、新しいモデルをトレーニングした。言葉にすると簡単に聞こえるが、些細なことではない。完成したモデルを、この種のコンテストを主催するCodeforcesが最近開催した（言うまでもなく、AIはそれ以前に見ていない）10のコンテストに投入した。