Deepmind erfindet ein KI-Tool, um neuartigen Computercode zu schreiben. In einem Codierungskampagne und in der Mitte platziert, hat die KI von DeepMind eine KI geschaffen, die Code schreiben kann, um jedes ihr gegebene Problem zu lösen, wie die Teilnahme an einer Codierungsherausforderung und das Beenden zeigen – nun, irgendwo in der Mitte. Es wird Softwareentwickler in absehbarer Zeit nicht ersetzen, aber es ist vielversprechend und kann bei grundlegenden Aufgaben helfen.
DeepMind, eine Tochtergesellschaft von Google, arbeitet daran, Smartness in möglichst vielen Formen zu erzeugen, und das Programmieren ist sicherlich eine der Aufgaben, auf die sich viele unserer großen Köpfe konzentrieren.
Offensichtlich ist es nicht das erste, das so etwas versucht: OpenAI hat eine ähnliche Codex-Initiative für die Codierung natürlicher Sprache und wird von GitHub Copilot sowie einem Microsoft-Test verwendet, der es GPT-3 ermöglicht, Ihre Sätze zu beenden.
In ihrer Studie verteidigen die DeepMind-Forscher ihren Ansatz damit, dass sie nicht nur an der Beherrschung der KI interessiert sind, sondern auch daran, völlig neue Anwendungsgebiete zu schaffen:
„Neuere große Sprachmodelle haben eine beeindruckende Fähigkeit zur Generierung von Code bewiesen und sind nun in der Lage, einfache Programmieraufgaben zu erledigen. Diese Modelle schneiden jedoch immer noch schlecht ab, wenn sie anhand komplexerer, unsichtbarer Probleme bewertet werden, die Problemlösungsfähigkeiten erfordern, die über das einfache Übersetzen von Anweisungen in Code hinausgehen.“
Aber selbst wenn OpenAI etwas dazu zu sagen hat (und wir können wahrscheinlich eine Antwort in seinem nächsten Artikel zu diesen Zeilen erwarten), bringen kompetitive Programmierprobleme im Allgemeinen eine Mischung aus Interpretation und Einfallsreichtum mit sich, die aktuelle Code-KIs nicht zeigen.
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AlphaCode AI von DeepMind hat ein neues Modell trainiert
DeepMind trainierte ein neues Modell auf GitHub-Bibliotheken und eine Sammlung von Codierungsproblemen und -lösungen, um die Domäne anzugehen. Einfach gesagt, aber keine leichte Aufgabe. Sie haben es dann bei den 10 jüngsten (und natürlich von der KI nicht gesehenen) Wettbewerben von Codeforces eingesetzt, die für diese Art von Wettbewerben verantwortlich sind.
Seine Genauigkeit war mittelmäßig und platzierte es im Mittelfeld, knapp über dem 50. Perzentil. Das mag eine durchschnittliche Leistung für einen Menschen sein (nicht, dass es einfach wäre), aber für den ersten Versuch einer maschinellen Lernmethode ist es ziemlich unglaublich.
„Ich kann mit Sicherheit sagen, dass die Ergebnisse von AlphaCode meine Erwartungen übertroffen haben“, sagte Mike Mirzayanov. „Ich war skeptisch, weil es selbst bei einfachen Wettbewerbsproblemen oft erforderlich ist, den Algorithmus nicht nur zu implementieren, sondern auch (und das ist der schwierigste Teil) ihn zu erfinden. AlphaCode hat es geschafft, sich auf dem Niveau eines vielversprechenden neuen Wettbewerbers zu behaupten.“
Das Folgende ist ein Beispiel für die Art von Problem, das AlphaCode behoben hat, und seine Lösung:
Die Wi-Fi 7-Technologie bietet höhere Geschwindigkeit und geringere Latenz
Das ist natürlich noch in Arbeit. Wie Sie sehen können, ist es noch kein SaaS-Zeug für Unternehmen. Mach dir keine Sorge; es kommt später. Im Moment müssen wir nur zeigen, dass das Modell eine komplizierte schriftliche Frage sofort bearbeiten und verstehen und meistens eine vernünftige, funktionale Antwort geben kann
„Unsere Erforschung der Codegenerierung lässt viel Raum für Verbesserungen und weist auf noch aufregendere Ideen hin, die Programmierern helfen könnten, ihre Produktivität zu verbessern und das Feld für Menschen zu öffnen, die derzeit keinen Code schreiben“, schreibt das DeepMind-Team.
Bei diesem Demoseite, können Sie mehr darüber erfahren, wie AlphaCode erstellt wurde, und die Lösungen für verschiedene Probleme. Aktienkurs von DeepMind von 2.2.22 ist 2.959,09 US-Dollar.
