Інжынеры DeepMind — даследчага падраздзялення Alphabet — расказалі пра новыя поспехі АІ-сістэмы AlphaCode: яна ўмее генераваць код і вырашаць задачы з конкурсаў па праграмаванні, дзе патрабуецца прымяніць крытычнае мысленне і веданне натуральнай мовы.
Недахоп існых аналагічных сістэм у тым, што іх рашэнні да пастаўленых задач не маюць універсальнага характару, і сістэма, навучаная аднаму тыпу задач, з вялікай верагоднасцю не дасць рады задачы, калі моцна змяніць умовы. Распрацоўшчыкі DeepMind ужылі іншы падыход: апісанне задачы з’яўляецца выражэннем таго, што мусіць рабіць алгарытм, а рашэнне — тое ж самае, выкладзенае на іншай мове. Праблему расклалі на дзве часткі: па-першае, АІ мусіць зразумець сутнасць задачы, а па-другое, на аснове свайго ўнутранага ўяўлення стварыць код.
Сістэма вучылася на архіве кода GitHub памерам большым за 700 Гб з каментарамі на натуральнай мове, якія тлумачаць яго працу. Пасля гэтага ў DeepMind арганізавалі ўнутраны чэмпіянат па праграмаванні, матэрыялы якога таксама «скармілі» штучнаму інтэлекту. У іх утрымлівалася пастаноўка задачы, працоўны і непрацоўны код, а таксама тэставыя прыклады для яго праверкі.
У ходзе карэкціроўкі сістэмы ў распрацоўшчыкаў атрымалася дамагчыся ад яе выдатнай хуткасці і эфектыўнасці. AlphaCode змагла выступаць у анлайн-чэмпіянатах з колькасцю ўдзельнікаў ад 5 тысяч на ўзроўні праграмістаў з досведам працы ад некалькіх месяцаў да года, перасягнуўшы ў сярэднім 45,7% канкурсантаў.
Такога выніку ўдалося дасягнуць дзякуючы аўтаматызаванай праверцы па 100 тысячам прапанаваных сістэмай рашэнняў — пры павелічэнні гэтага ліку прапарцыйна расла доля правільных адказаў. Але прапарцыйна ж расла і рэсурсаёмістасць вылічальнай сістэмы: першапачаткова для яе навучання патрабаваўся аб’ём энергіі, які ў 16 разоў перавышае гадавую патрэбнасць сярэдняй амерыканскай сям'і. Тым не менш навукоўцы зрабілі выснову, што сістэма сапраўды навучылася працаваць, як было задумана, і прапаноўваць карэктныя рашэнні, а не выпадковыя фрагменты кода «ў спадзеве», што нейкі з іх спрацуе.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.