DeepMind发布AI编程系统#AlphaCode# ，可达到竞赛级编程水平
- 麻省理工科技评论
- 2022-12-09 23:48:25
【DeepMind发布AI编程系统AlphaCode ，可达到竞赛级编程水平】
人工智能 （AI）的飞速发展有目共睹，如今，AI 在下围棋、玩星际争霸等游戏、生成艺术作品、甚至是优化微芯片的架构等方面都达到或超过了人类的水平。接下来，AI 会在编程方面也超过人类吗？
事实上，自动化编程已经不是一个新鲜话题。今天已经有一些功能强大的大规模语言模型，在网页设计等简单的编程任务中，展现出了在代码生成方面的潜力。然而，要想让 AI 通过编程来解决那些较为复杂且隐晦的问题，仍有很长的路要走。
而最近来自DeepMind 开发的名为 AlphaCode 的系统，可通过基于转换器的语言模型来生成代码，并且针对那些需要深度推理的编程问题，能够创建新颖的解决方案。在 10 场有 5000 多名人类参与者的竞赛级别的编程比赛中，AlphaCode 排名位于前 54.3%。也就是说，其已达到了平均人类水平。
近日，相关论文以《可实现完成竞赛级别的代码生成任务的 AlphaCode》（Competition-level code generation with AlphaCode）为题发表在 Science，并成为当期封面论文[1]。
让 AI 实现编程有着许多挑战，尤其是即使对于同一个问题，可提供的解决方案也可能看起来截然不同，而如何让 AI 对部分正确或不正确的程序进行判断，是一项艰巨的挑战。
此前已经有一些可完成简单编程任务的 AI 系统，例如 Codex 可以完成简短的叙述总结等任务。但是，当真正面对复杂的编程问题，这些 AI 系统便显得捉襟见肘。尤其是如何让 AI 编程，使用 C++ 或 Python 等通用编程语言来生成整个程序，来解决诸如较长的自然语言描述任务等，在这方面一直进展不多。
为解决这一问题，DeepMind 为 AlphaCode 设置了以下三个关键组件，使其得以在代码生成任务中实现可以与人类竞争的水平：一是选用广泛且简洁的竞争性编程数据集，以便进行训练和评估；二是采用大型、且具备高效采样能力的架构；三是通过大规模模型抽样来缩小探索空间，并根据程序行为对一小组提交内容进行过滤。
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DeepMind发布AI编程系统AlphaCode，可达到竞赛级编程水平
人工智能 （AI）的飞速发展有目共睹，如今，AI 在下围棋、玩星际争霸等游戏、生成艺术作品、甚至是优化微芯片的架构等方面都达到或超过了人类的水平。接下来，AI 会在编程方面也超过人类吗？
事实上，自动化编程已经不是一个新鲜话题。今天已经有一些功能强大的大规模语言模型，在网页设计等简单的编程任务中，展现出了在代码生成方面的潜力。然而，要想让 AI 通过编程来解决那些较为复杂且隐晦的问题，仍有很长的路要走。
而最近来自DeepMind 开发的名为 AlphaCode 的系统，可通过基于转换器的语言模型来生成代码，并且针对那些需要深度推理的编程问题，能够创建新颖的解决方案。在 10 场有 5000 多名人类参与者的竞赛级别的编程比赛中，AlphaCode 排名位于前 54.3%。也就是说，其已达到了平均人类水平。
近日，相关论文以《可实现完成竞赛级别的代码生成任务的 AlphaCode》（Competition-level code generation with AlphaCode）为题发表在 Science，并成为当期封面论文[1]。
让 AI 实现编程有着许多挑战，尤其是即使对于同一个问题，可提供的解决方案也可能看起来截然不同，而如何让 AI 对部分正确或不正确的程序进行判断，是一项艰巨的挑战。
此前已经有一些可完成简单编程任务的 AI 系统，例如 Codex 可以完成简短的叙述总结等任务。但是，当真正面对复杂的编程问题，这些 AI 系统便显得捉襟见肘。尤其是如何让 AI 编程，使用 C++ 或 Python 等通用编程语言来生成整个程序，来解决诸如较长的自然语言描述任务等，在这方面一直进展不多。
为解决这一问题，DeepMind 为 AlphaCode 设置了以下三个关键组件，使其得以在代码生成任务中实现可以与人类竞争的水平：一是选用广泛且简洁的竞争性编程数据集，以便进行训练和评估；二是采用大型、且具备高效采样能力的架构；三是通过大规模模型抽样来缩小探索空间，并根据程序行为对一小组提交内容进行过滤。
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DeepMind发布AI编程系统AlphaCode，可达到竞赛级编程水平
