Дочірня компанія Alphabet DeepMind представила систему AlphaCode. За словами розробників, вона може конкурувати у написанні коду з професіоналами середнього рівня і навіть взяла участь у змаганнях із програмування Codeforces. На цій платформі щотижня діляться завданнями, а за їхніми підсумками виставляють рейтинги програмістам, аналогічні системі Ело, яку використовують у шахах, шашках та го).
Під час змагань учасники одержують серію завдань, їм дається кілька годин на написання програм для їх вирішення. Вони включають пошук способів розміщення доріг та будівель з певними обмеженнями або створення стратегій для виграшу у настільних іграх. Потім учасники ранжуються переважно на підставі того, скільки завдань вони вирішили. Компанії використовують подібні конкурси як інструменти для пошуку перспективних програмістів.
AlphaCode увійшла до числа 54% кращих учасників змагань, вирішуючи нові для неї завдання, що вимагають поєднання критичного мислення, логіки, алгоритмів, кодування та розуміння природної мови. Навчали ШІ на загальнодоступному коді GitHub (C++ і Python).
«Можу з упевненістю сказати, що результати AlphaCode перевершили мої очікування. Я був налаштований скептично, тому що навіть у простих задачах змагання часто потрібно не тільки реалізувати алгоритм, але і (і це найскладніше) його придумати. AlphaCode вдалося виступити лише на рівні перспективного нового конкурента. Не можу дочекатися, щоб побачити, що чекає попереду!», – сказав Майк Мірзаянов, засновник Codeforces.
Фахівці протестували AlphaCode у 10 конкурсах серед програмістів-людей, обравши завдання, на яких ШІ ще не тренувався. Над ними працювало ще 5 тис. користувачів сайту Codeforces. В системі Codeforces ШІ DeepMind отримав рейтинг 1238. Таким чином, AlphaCode увійшов до 28% найкращих користувачів сайту за останні пів року.
“AlphaCode виявився приблизно на рівні середнього конкурента-людини, що стало першим випадком, коли система генерації коду ШІ досягла конкурентоспроможного рівня продуктивності у змаганнях з програмування”, – заявили творці.
У DeepMind відзначили, що навички AlphaCode поки досить слабкі і підходять тільки для області програмування, але можливості цього ШІ відкривають двері для створення інструментів, які зроблять програмування більш доступним і повністю автоматизованим. Команда DeepMind також виклала на GitHub свої дані про проблеми та рішення, включаючи великі тести.