DeepMind เป็นที่รู้จักในด้านการพัฒนาในด้านปัญญาประดิษฐ์ และสร้างโครงข่ายประสาทที่สามารถเล่นเกมคอมพิวเตอร์และบอร์ดเกมในระดับมนุษย์ได้ ที่เพิ่งเปิดตัวไป โครงการ AlphaCode ซึ่งบรรยายว่า ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการสร้างโค้ด ที่คุณสามารถเข้าร่วมการแข่งขันการเขียนโปรแกรมบนแพลตฟอร์ม Codeforces และแสดงผลลัพธ์โดยเฉลี่ย
กล่าวได้ว่าโครงการ ใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม "Transformer" ร่วมกับวิธีการสุ่มตัวอย่างและการกรองอื่นๆ เพื่อสร้างรหัสที่คาดเดาไม่ได้ซึ่งสอดคล้องกับข้อความภาษาธรรมชาติ
วิธีการทำงาน AlphaCode ขึ้นอยู่กับการกรอง การจัดกลุ่ม และการเรียงลำดับ จากนั้นจึงดำเนินการเลือกรหัสการทำงานที่เหมาะสมที่สุดจากสตรีมตัวเลือกที่สร้างขึ้น จากนั้นจึงตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง (ในแต่ละงานของการแข่งขัน ตัวอย่าง ป้อนข้อมูลและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน) กับตัวอย่างนี้ ซึ่งควรได้รับหลังจากการทำงานของโปรแกรม)
เราให้รายละเอียด AlphaCode ซึ่งใช้แบบจำลองภาษาที่อิงตามหม้อแปลงเพื่อสร้างโค้ดในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน จากนั้นจึงกรองชุดโปรแกรมที่มีแนวโน้มว่าจะมีแนวโน้มต่ำออกอย่างชาญฉลาด
เราตรวจสอบประสิทธิภาพของเราโดยใช้การแข่งขันที่โฮสต์บน Codeforces ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มยอดนิยมที่เป็นเจ้าภาพการแข่งขันปกติที่ดึงดูดผู้เข้าร่วมหลายหมื่นคนจากทั่วโลกที่มาทดสอบทักษะการเขียนโค้ดของพวกเขา เราเลือกการแข่งขันล่าสุด 10 รายการสำหรับการประเมิน ซึ่งใหม่กว่าข้อมูลการฝึกอบรมของเรา AlphaCode อยู่ในระดับเดียวกับคู่แข่งโดยเฉลี่ย ซึ่งนับเป็นครั้งแรกที่ระบบสร้างรหัส AI บรรลุระดับการแข่งขันในการแข่งขันการเขียนโปรแกรม
สำหรับการฝึกระบบโดยประมาณ การเรียนรู้ของเครื่อง, มันถูกเน้นว่ามีการใช้รหัสฐานที่มีอยู่ในที่เก็บ GitHub สาธารณะ. หลังจากเตรียมโมเดลเริ่มต้น ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพได้ดำเนินการตามชุดโค้ดพร้อมตัวอย่างปัญหาและวิธีแก้ปัญหาที่เสนอให้กับผู้เข้าร่วมการแข่งขัน Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder และ Aizu
โดยรวมแล้วสำหรับการก่อตัวของ AlphaCode ใช้รหัส GitHub 715 GB และตัวอย่างการแก้ปัญหาทั่วไปของการแข่งขันมากกว่าล้านตัวอย่าง ก่อนดำเนินการสร้างโค้ด ข้อความของงานต้องผ่านขั้นตอนการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งไม่รวมทุกสิ่งที่ไม่จำเป็นและเหลือเพียงส่วนสำคัญเท่านั้น
ในการทดสอบระบบ ได้มีการคัดเลือกการแข่งขัน Codeforces ใหม่ 10 ครั้งซึ่งมีผู้เข้าร่วมมากกว่า 5.000 คน ซึ่งจัดขึ้นหลังจากเสร็จสิ้นการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
ฉันสามารถพูดได้อย่างปลอดภัยว่าผลลัพธ์ของ AlphaCode เกินความคาดหมายของฉัน ฉันไม่ค่อยเชื่อเพราะแม้แต่ในปัญหาการแข่งขันง่ายๆ บ่อยครั้งไม่เพียงแต่ต้องใช้อัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังต้องประดิษฐ์มันด้วย (และนี่คือส่วนที่ยากที่สุด) AlphaCode สามารถดำเนินการได้ในระดับของคู่แข่งรายใหม่ที่มีแนวโน้ม ฉันแทบรอไม่ไหวแล้วว่าจะเกิดอะไรขึ้น!
ไมค์ เมียร์ซายาโนฟ
ผู้ก่อตั้ง CODEFORCES
ผลงานที่ได้รับมอบหมาย เพื่อให้ระบบ AlphaCode เข้าสู่ อยู่ในช่วงกลางของคุณสมบัติของความสามารถเหล่านี้ (54,3%). คะแนนโดยรวมที่คาดการณ์ไว้ของ AlphaCode คือ 1238 คะแนน ซึ่งรับประกันว่าจะเข้าสู่อันดับสูงสุด 28% ในบรรดาผู้เข้าร่วม Codeforces ทั้งหมดที่เข้าร่วมการแข่งขันอย่างน้อยหนึ่งครั้งในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา
ควรสังเกตว่าโครงการยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาและในอนาคตมีการวางแผนที่จะปรับปรุงคุณภาพของโค้ดที่สร้างขึ้นตลอดจนพัฒนา AlphaCode ไปสู่ระบบที่ช่วยเขียนโค้ด หรือเครื่องมือพัฒนาแอพพลิเคชั่นที่คนไม่มีทักษะการเขียนโปรแกรมก็ใช้ได้
ในที่สุด หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมคุณควรรู้ว่าคุณลักษณะการพัฒนาที่สำคัญคือความสามารถในการสร้างโค้ดใน Python หรือ C++ โดยรับข้อความแจ้งปัญหาเป็นภาษาอังกฤษ
สามารถตรวจสอบรายละเอียด ในลิงค์ต่อไปนี้.