🧬 ИИ-программист от DeepMind достиг уровня человека.
Компания DeepMind представила результаты тестирования алгоритма для написания кода AlphaCode. По словам разработчиков, модель достигла уровня «программиста-новичка».
Согласно заявлению, AlphaCode в соревновании на платформе Codeforces смог решить ранее неизвестные ему задачи на естественном языке. Модель предсказала сегменты кода и создала миллионы потенциальных вариантов, из которых выбрала десять наиболее подходящих.
По словам исследователей, все решения сгенерированы «без каких-либо встроенных знаний о структуре компьютерного кода».
В результате AlphaCode оказался среди 54,3% лучших участников конкурса.
По условиям соревнования каждый разработчик ограничен десятью попытками нахождения решения. По словам исследователей, их модель справлялась с первого раза в 66% случаев.
Разработчики отметили, что добиться успеха в соревнованиях по кодированию невероятно трудно. Сперва алгоритм должен понять сложные проблемы программирования на естественном языке. Затем ему необходимо научится «рассуждать» о непредвиденных ситуациях, а не просто запоминать фрагменты кода.
По словам исследователей, они не нашли доказательств того, что AlphaCode просто копировал базовую логику из обучающих данных. В совокупности эти факторы делают производительность модели «большим шагом вперед», добавили они.
🧩 #ИскусственныйИнтеллект
Компания DeepMind представила результаты тестирования алгоритма для написания кода AlphaCode. По словам разработчиков, модель достигла уровня «программиста-новичка».
Согласно заявлению, AlphaCode в соревновании на платформе Codeforces смог решить ранее неизвестные ему задачи на естественном языке. Модель предсказала сегменты кода и создала миллионы потенциальных вариантов, из которых выбрала десять наиболее подходящих.
По словам исследователей, все решения сгенерированы «без каких-либо встроенных знаний о структуре компьютерного кода».
В результате AlphaCode оказался среди 54,3% лучших участников конкурса.
По условиям соревнования каждый разработчик ограничен десятью попытками нахождения решения. По словам исследователей, их модель справлялась с первого раза в 66% случаев.
Разработчики отметили, что добиться успеха в соревнованиях по кодированию невероятно трудно. Сперва алгоритм должен понять сложные проблемы программирования на естественном языке. Затем ему необходимо научится «рассуждать» о непредвиденных ситуациях, а не просто запоминать фрагменты кода.
По словам исследователей, они не нашли доказательств того, что AlphaCode просто копировал базовую логику из обучающих данных. В совокупности эти факторы делают производительность модели «большим шагом вперед», добавили они.
🧩 #ИскусственныйИнтеллект