Google は、人間のプログラマーが直面することが多いコンピューティングの課題を解決できるように AI を訓練しました。このクラスの問題を解決することを目的とした DeepMind の反復である AlphaCode は、急速に進んでいます。 IT プロフェッショナルは懸念すべきでしょうか?
写真から3D画像を作成し、スタークラフトでプロプレイヤーを爆破する、または 99% の確実性で乳がんを検出することさえできます。DeepMind はそれをすべて実行でき、一般に人間よりも優れています。 Google は、コンピュータ プログラミングにおいて AlphaCode によって得られた必然的に印象的な結果について、サイエンス誌で詳しく説明しました。彼女がまだ最高のプログラマーのレベルに達していない場合、AI は最も単純な課題を解決する方法を知っています。
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この結果を達成するために、AlphaCode は以下のものを取り込みました。Github の出所に関する 700 Go のコード。研究されたプログラムに存在するコメントを除いて、使用されるアルゴリズムやプログラミング構造に関する情報は提供されませんでした。機械学習のおかげで彼女は要求された結果を達成する方法を「理解」できたということです。
問題は人間の言語で記述されており、コンピューターはそれを特定のプログラミング言語に翻訳する必要があります。したがって、AlphaCode の最初のステップは、問題の説明を理解できるモデルに変換することです。最後のフェーズは「この内部表現から関数コードを生成する»。
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AlphaCode は常に最適なコードを提供するとは限りません与えられた問題に対して、それからはほど遠い。 Science によると、「提案されたソリューションの 40% 以上は、システムのメモリを使い果たすか、適切な時間内に応答を生成するのに時間がかかりすぎます。」人間のプログラマも不完全であるため、AlphaCode はコンテストで上位半分にランクされます。彼は「数か月のトレーニングを受けた初心者プログラマー」と同等のプログラミング レベルを持っています。一般的なコンセンサスは、AlphaCode がいつかプログラミングの専門家のレベルに到達するということです。指数関数的に増加する量のエネルギーと資源を投入する必要がある。
ソース ：科学
