DeepMind a creat un sistem de inteligență artificială numit AlphaCode despre care spune că „scrie programe de calculator la un nivel competitiv”. Sistemul a fost testat împotriva provocărilor de codificare utilizate în competiția umană și s-a dovedit a fi printre primele 54% din program.

Acesta este un pas semnificativ înainte pentru codarea offline conform DeepMind, deși abilitățile AlphaCode nu sunt neapărat reprezentative pentru sarcinile de programare cu care se confruntă codificatorul obișnuit.

Oriol Vinyals, om de știință șef la DeepMind, observă că cercetarea este încă în fazele sale incipiente, dar descoperirile sale au adus compania mai aproape de construirea unei AI flexibile pentru a rezolva probleme complexe de codare. „Suntem încântați de potențialul AlphaCode de a ajuta programatorii și non-programatorii să scrie cod, să îmbunătățim productivitatea sau să creăm noi modalități de a construi software”, a spus Vinyals.

Într-un exemplu de problemă în care a fost testat AlphaCode, participanții au fost rugați să găsească o modalitate de a converti un singur șir de litere repetate aleatoriu s și t folosind un set limitat de intrări:

„Vi se dau două șiruri s și t, fiecare dintre ele constând din litere latine mici. Veți imprima șirul caracter, începând cu primul caracter și terminând cu ultimul.

Când sunteți pe cale să introduceți un caracter, în loc să apăsați butonul care tipărește acel caracter, puteți apăsa butonul „Backspace”. Apăsarea acestui buton șterge ultimul caracter introdus care nu a fost încă șters (sau nu face nimic dacă toate caracterele deja imprimate au fost șterse sau nu ați introdus încă niciun caracter). De exemplu, dacă șirul s este „abcbd” și apăsați butonul Backspace în loc să imprimați primul și al patrulea caracter, rezultatul va fi șirul „bd” (prima apăsare a Backspace nu va șterge niciun caracter, iar a doua apăsarea acestui buton va șterge caracterul „c” ). Un alt exemplu: dacă s este „abcaa” și apăsați Backspace în loc de ultimele două litere, este „a”.

Trebuie să determinați dacă puteți obține șirul t dacă încercați să tastați șirul s apăsând Backspace în loc să apăsați butoanele corespunzătoare unora (posibil niciuna) dintre literele din șirul s."

AlphaCode a generat mai multe răspunsuri posibile și le-a eliminat prin rularea codului și verificarea rezultatului, la fel ca un concurent uman.

Sistemul a fost testat pe 10 probleme, care au fost rezolvate de 5000 de utilizatori pe site-ul Codeforces. În medie, ea se clasează în primele 54,3% dintre răspunsuri.

DeepMind observă că setul actual de abilități AlphaCode este în prezent aplicabil numai în domeniul programării competitive, dar capacitățile sale deschid ușa pentru crearea de instrumente viitoare care vor face programarea mai accesibilă.

Multe alte companii lucrează la aplicații similare. De exemplu, în august 2021, OpenAI a lansat Codex, un nou sistem care convertește automat fraze simple în limba engleză în cod. Codexul se bazează pe GPT-3.

Până acum, însă, sistemele sunt departe de a prelua pur și simplu munca programatorilor umani. Codul pe care îl produc este adesea greșit și, deoarece algoritmii sunt de obicei antrenați pe biblioteci de coduri publice, uneori reproduc material protejat prin drepturi de autor.

Așadar, în iunie 2021, Microsoft și GitHub au introdus asistentul de programare Copilot bazat pe rețeaua neuronală Codex de la Open AI. Sistemul este antrenat să lucreze cu diferite cadre și limbaje de programare. În august, a fost lansată o versiune îmbunătățită a Codexului, care traduce fraze în limba engleză în cod de program.

Dezvoltatorii au observat că asistentul de rețea neuronală generează linii din proiecte open source, nerespectând licența originală. De asemenea, s-au plâns că Copilot a generat zeci de rânduri de citate și comentarii din proiecte open source în loc de doar câteva rânduri de cod. GitHub a clarificat că Copilot nu reproduce de obicei fragmente de cod exacte, ci creează lucrări derivate din intrări primite anterior. Compania susține că acest lucru se întâmplă doar 0,1% din timp.

GitHub a recunoscut apoi că atunci când antrenează Copilot, dezvoltatorii au folosit tot codul public disponibil în depozitele serviciului, indiferent de tipul de licență.

De asemenea, s-a dovedit că aproximativ 40% din codul produs de Copilot conține erori și vulnerabilități.

bbabo.Net