В DeepMind создали AI-систему, которая кодит не хуже среднего программиста
Команда DeepMind — AI-лаборатории Alphabet — представила систему машинного обучения AlphaCode, которая может решать задачи с соревнований по программированию на уровне среднего участника, пишет VentureBeat.
AlphaCode обучена решать задачи, в которых требуется критическое мышление, логика, умение программировать и понимание естественного языка. Систему тренировали на избранных библиотеках GitHub и наборе задач с ответами. Она может справляться с задачами, которые не под силу существующим системам искусственного интеллекта и наравне с человеком участвовать в олимпиадах по программированию.
Для тестирования системы в DeepMind использовали задания из 10 недавних конкурсов платформы Codeforces, в каждом из которых участвовало более 5 тысяч человек. AlphaCode со своими результатами могла бы оказаться в числе 54% лучших — «на уровне многообещающего новичка», отмечают создатели.
Отбирать работу у разработчиков новая система пока не будет — сейчас её способности применимы только в соревновательном программировании. В будущем она может повысить продуктивность разработчиков, например автоматизировать базовые задачи, или лечь в основу инструментов, которые сделают программирование более доступным для людей, не обладающих этим навыком.
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.
Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.