Categories: Новини IT

DeepMind заявляє, що її ШІ AlphaCode може писати коди, але наскільки добре?

Компанія DeepMind стверджує, що її новомодний механізм кодування ШІ (штучного інтелекту) здатний працювати не гірше за програміста-людину. Британський підрозділ Alphabet, що займається розробкою штучного інтелекту, створив систему з підтримкою ШІ, яка отримала назву AlphaCode. Згідно з DeepMind система може писати «комп’ютерні програми на конкурентоспроможному рівні». Після тестування системи проти задач кодування, які зазвичай виникають у людських змаганнях, програма дочірньої компанії Alphabet, на превелике задоволення, набрала «оцінний ранг».

В результаті програма посіла місце серед 54% найкращих кодерів-людей. DeepMind вважає це помітним кроком уперед в області автономного кодування. Однак варто відзначити, що навички AlphaCode не обов’язково відображають той вид програмування, який зазвичай вимагається від середнього кодера. В електронному листі виданню The Verge головний науковий співробітник DeepMind Оріол Віньялс зізнався, що дослідження все ще знаходиться на ранній стадії і зазначив, що отримані результати допоможуть компанії в її спробах створити гнучкий ШІ, здатний розв’язувати проблеми.

Ця програма зможе вирішувати завдання кодування, які на цю мить під силу тільки людині. За словами Віньялса, вони в захваті від потенціалу AlphaCode щодо допомоги не програмістам і програмістам, коли справа доходить до написання кодів. Крім того, вона може стати у пригоді для підвищення продуктивності або прокладання нових шляхів для створення програмного забезпечення. Завдання, які вирішувала AlphaCode, були підібрані платформою для кодування змагань під назвою Codeforces.

Codeforces відома тим, що щотижня ділиться проблемами та рейтингом завдань для кодерів. Засновник Codeforces Майк Мірзаянов стверджує, що результати AlphaCode перевершили його очікування, хоча спочатку він не був упевнений, що алгоритм вдасться реалізувати навіть у простих завданнях змагання, але показники AlphaCode опинилися на рівні нового конкурента-початківця.

Хоча це розумне рішення, воно не відповідає рівню корпоративного SaaS. Однак у найближчому майбутньому воно, ймовірно, досягне цього рівня. Поки що достатньо довести, що модель може не тільки розібрати, а й одразу зрозуміти складне письмове завдання. Команда DeepMind заявляє, що їхня спроба генерувати код буде значно покращена у майбутньому.

Читайте також:

Share
Julia Alexandrova

Кофеман. Фотограф. Пишу про науку та космос. Вважаю, нам ще рано зустрічатися з прибульцями. Стежу за розвитком робототехніки, на всяк випадок ...

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked*