أنشأت DeepMind نظام ذكاء اصطناعي يسمى AlphaCode يقول "يكتب برامج الكمبيوتر على مستوى تنافسي." تم اختبار النظام ضد تحديات الترميز المستخدمة في المنافسة البشرية ووجد أنه من بين أعلى 54٪ من البرنامج.

هذه خطوة مهمة إلى الأمام للتشفير دون اتصال وفقًا لـ DeepMind ، على الرغم من أن مهارات AlphaCode لا تمثل بالضرورة مهام البرمجة التي يواجهها المبرمج المتوسط.

يشير أوريول فينيالس ، كبير العلماء في DeepMind ، إلى أن البحث لا يزال في مراحله الأولى ، لكن نتائجه جعلت الشركة أقرب إلى بناء ذكاء اصطناعي مرن لحل مشاكل الترميز المعقدة. قال Vinyals: "نحن متحمسون لإمكانية AlphaCode لمساعدة المبرمجين وغير المبرمجين على كتابة التعليمات البرمجية ، وتحسين الإنتاجية ، أو إنشاء طرق جديدة لبناء البرامج".

في أحد الأمثلة على مشكلة حيث تم اختبار AlphaCode ، طُلب من المشاركين إيجاد طريقة لتحويل سلسلة واحدة من الأحرف المتكررة العشوائية s و t باستخدام مجموعة محدودة من المدخلات:

"تحصل على سلسلتين s و t ، يتكون كل منهما من أحرف لاتينية صغيرة. ستقوم بطباعة السلسلة حرفًا بحرف ، بدءًا من الحرف الأول وتنتهي بالحرف الأخير.

عندما تكون على وشك كتابة حرف ، بدلاً من الضغط على الزر الذي يطبع ذلك الحرف ، يمكنك الضغط على زر "Backspace". يؤدي الضغط على هذا الزر إلى حذف آخر حرف مكتوب لم يتم حذفه بعد (أو لا يفعل شيئًا إذا تم حذف جميع الأحرف المطبوعة بالفعل أو لم تكتب أي حرف بعد). على سبيل المثال ، إذا كانت السلسلة s هي "abcbd" وقمت بالضغط على زر Backspace بدلاً من طباعة الحرفين الأول والرابع ، فستكون النتيجة هي السلسلة "bd" (لن تحذف الضغطة الأولى على Backspace أي أحرف ، والثانية الضغط على هذا الزر سيحذف الحرف "ج"). مثال آخر: إذا كانت s هي "abcaa" وقمت بالضغط على Backspace بدلاً من الحرفين الأخيرين ، فسيكون الرمز "a".

يجب عليك تحديد ما إذا كان يمكنك الحصول على السلسلة t إذا حاولت كتابة السلسلة بالضغط على Backspace بدلاً من الضغط على الأزرار المقابلة لبعض (ربما لا شيء) من الأحرف في السلسلة. "

أنتج AlphaCode المزيد من الإجابات الممكنة وأزالها عن طريق تشغيل الكود والتحقق من المخرجات ، تمامًا مثل أي منافس بشري.

تم اختبار النظام على 10 مشاكل تم حلها بواسطة 5000 مستخدم على موقع Codeforces. في المتوسط ​​، احتلت المرتبة الأولى في 54.3٪ من الردود.

يلاحظ DeepMind أن مجموعة المهارات الحالية لـ AlphaCode تنطبق حاليًا فقط على مجال البرمجة التنافسية ، لكن قدراتها تفتح الباب لإنشاء أدوات مستقبلية تجعل البرمجة أكثر سهولة.

تعمل العديد من الشركات الأخرى على تطبيقات مماثلة. على سبيل المثال ، في أغسطس 2021 ، أصدرت OpenAI Codex ، وهو نظام جديد يحول تلقائيًا العبارات الإنجليزية البسيطة إلى رمز. يعتمد الدستور الغذائي على GPT-3.

ومع ذلك ، لا تزال الأنظمة بعيدة كل البعد عن تولي عمل المبرمجين البشريين. غالبًا ما تكون الشفرة التي ينتجونها عربات التي تجرها الدواب ، ولأن الخوارزميات يتم تدريبها عادةً على مكتبات الرموز العامة ، فإنها في بعض الأحيان تنسخ مواد محمية بحقوق الطبع والنشر.

لذلك ، في يونيو 2021 ، قدمت Microsoft و GitHub مساعد مبرمج Copilot استنادًا إلى شبكة Codex العصبية من Open AI. تم تدريب النظام على العمل بأطر ولغات برمجة مختلفة. في أغسطس ، تم إصدار نسخة محسنة من الدستور الغذائي ، والتي تترجم العبارات الإنجليزية إلى كود البرنامج.

لاحظ المطورون أن مساعد الشبكة العصبية يولد سطورًا من مشاريع مفتوحة المصدر ، ولا يخضع للترخيص الأصلي. لقد اشتكوا أيضًا من أن Copilot أنشأ عشرات الأسطر من الاقتباسات والتعليقات من مشاريع مفتوحة المصدر بدلاً من بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. أوضح GitHub أن Copilot لا يقوم عادةً بإعادة إنتاج مقتطفات التعليمات البرمجية الدقيقة ، ولكنه ينشئ أعمالًا مشتقة من المدخلات المستلمة مسبقًا. تدعي الشركة أن هذا يحدث بنسبة 0.1 ٪ فقط من الوقت.

اعترف GitHub بعد ذلك أنه عند تدريب Copilot ، استخدم المطورون جميع الكود العام المتاح في مستودعات الخدمة ، بغض النظر عن نوع الترخيص.

كما اتضح أن حوالي 40٪ من الشفرة التي أنتجها كوبيلوت تحتوي على أخطاء ونقاط ضعف.

bbabo.Net