Deepmind vindt AI-tool uit om nieuwe computercode te schrijven. In een codeercampagne en door in het midden te plaatsen, heeft DeepMind’s AI een AI gecreëerd die code kan schrijven om elk gegeven probleem op te lossen, zoals aangetoond door deel te nemen aan een codeeruitdaging en af te ronden – nou ja, ergens in het midden. Het zal niet snel softwareontwikkelaars vervangen, maar het is veelbelovend en kan helpen bij basistaken.
DeepMind, een dochteronderneming van Google, werkt aan het genereren van slimheid in zoveel mogelijk vormen, en coderen is zeker een van de taken waar veel van onze geweldige geesten zich op richten.
Het is duidelijk niet de eerste die zoiets probeert: OpenAI heeft een soortgelijk codex-initiatief voor natuurlijke taalcodering, en het wordt gebruikt door GitHub Copilot, evenals een Microsoft-test waarmee GPT-3 je zinnen kan afmaken.
In hun onderzoek verdedigen de onderzoekers van DeepMind hun aanpak door te stellen dat ze niet alleen geïnteresseerd zijn in het beheersen van AI, maar ook in het creëren van geheel nieuwe toepassingsgebieden:
“Recente grootschalige taalmodellen hebben een indrukwekkend vermogen getoond om code te genereren en zijn nu in staat om eenvoudige programmeertaken uit te voeren. Deze modellen presteren echter nog steeds slecht wanneer ze worden geëvalueerd op complexere, ongeziene problemen die probleemoplossende vaardigheden vereisen die verder gaan dan alleen het vertalen van instructies in code.”
Maar zelfs als OpenAI er iets over te zeggen heeft (en we kunnen waarschijnlijk een reactie verwachten in zijn volgende artikel over deze regels), brengen concurrerende programmeerproblemen over het algemeen een mix van interpretatie en vindingrijkheid met zich mee die huidige code-AI’s niet laten zien.
7 technische termen die je veel gaat horen in 2022
AlphaCode AI van DeepMind heeft een nieuw model getraind
DeepMind trainde een nieuw model op GitHub-bibliotheken en een verzameling coderingsproblemen en oplossingen om het domein aan te pakken. Simpel gezegd, maar geen gemakkelijke taak. Ze hebben het vervolgens ingezet op de 10 meest recente (en onnodig te zeggen, ongezien door de AI) wedstrijden van Codeforces, dat verantwoordelijk is voor dit soort concurrentie.
De nauwkeurigheid was matig en plaatste het in het midden van het peloton, net boven het 50e percentiel. Dat is misschien een gemiddelde prestatie voor een mens (niet dat het eenvoudig is), maar voor de eerste poging van een machine learning-methode is het ongelooflijk.
“Ik kan gerust zeggen dat de resultaten van AlphaCode mijn verwachtingen overtroffen”, zei Mike Mirzayanov. “Ik was sceptisch, want zelfs bij eenvoudige concurrentieproblemen is het vaak niet alleen nodig om het algoritme te implementeren, maar ook (en dit is het moeilijkste deel) om het uit te vinden. AlphaCode wist te presteren op het niveau van een veelbelovende nieuwe concurrent.”
Het volgende is een voorbeeld van het soort probleem dat AlphaCode heeft opgelost, en de oplossing ervan:
Wi-Fi 7-technologie biedt hogere snelheid en lagere latentie
Dit is natuurlijk nog een work in progress. Het is nog geen SaaS-kwaliteit voor ondernemingen, zoals je kunt zien. Maak je geen zorgen; het komt later. Op dit moment hoeven we alleen maar te laten zien dat het model een gecompliceerde schriftelijke vraag in één keer aankan en begrijpt en meestal een zinnig, functioneel antwoord geeft
“Onze verkenning van het genereren van code laat veel ruimte voor verbetering en hints naar nog meer opwindende ideeën die programmeurs kunnen helpen hun productiviteit te verbeteren en het veld open te stellen voor mensen die momenteel geen code schrijven”, schrijft het DeepMind-team.
Op deze demo-site, kunt u meer te weten komen over hoe AlphaCode is gemaakt en de oplossingen voor verschillende problemen. De aandelenkoers van DeepMind door 2/2/22 is 2.959,09 USD.