Artımlı ilerlemeleri izlemek söz konusu olduğunda AI potansiyeli, insanların masa oyunları açısından düşünme konusunda tuhaf bir eğilimi var. muhtemelen çocukluğundan beri oynamamıştır. Örnekler az olmasa da, son olanlarAI’nın karton oyun alanına tamamen sahip olma yeteneğini vurgulayan bu testler, teknolojinin gerçek dünya sorunlarını çözmedeki etkinliğini göstermede yalnızca bir yere kadar gidiyor.
Potansiyel olarak çok daha iyi bir “meydan okuma”, bir programlama yarışmasında yapay zekayı insanlarla yan yana koymak olacaktır. Alfabe-Sahip olunan DeepMind, tam da bunu yaptı Alfa Kodu modeli. Sonuçlar? AlphaCode iyi performans gösterdi ama olağanüstü değil. Yayınlanan bir makaleye göre modelin genel performansı Bilim Gizmodo ile paylaşılan, birkaç aydan bir yıla kadar eğitim almış bir “acemi programcıya” karşılık gelir. Bu bulguların bir kısmı yapıldı halka açık DeepMind tarafından bu yılın başlarında.
Testte AlphaCode, “yaklaşık olarak insan düzeyinde performans” elde etmeyi başardı ve daha önce görülmemiş, doğal dil sorunlarını bir yarışmada kod bölümlerini tahmin ederek ve milyonlarca potansiyel çözüm yaratarak çözmeyi başardı. AlphaCode, çok sayıda çözüm ürettikten sonra bunları en fazla 10 çözüme kadar filtreledi ve araştırmacılara göre bunların tümü “bilgisayar kodunun yapısı hakkında herhangi bir yerleşik bilgi olmadan” üretildi.
AlphaCode, Codeforces rekabetçi kodlama platformundaki son kodlama yarışmalarında, problem başına 10. nesil çözümlerle sınırlı olduğunda, simüle değerlendirmelerde ilk %54,3’te ortalama bir sıralama aldı. Ancak bu sorunların %66’sı ilk gönderimi kullanılarak çözüldü.
Araştırmacılar, kodlama yarışmalarında başarılı olmanın benzersiz bir şekilde zor olduğunu belirtse de, özellikle karmaşık masa oyunlarında insanlara karşı görünüşte daha güçlü olan model performanslarıyla karşılaştırıldığında, kulağa o kadar da etkileyici gelmeyebilir. Başarılı olmak için, AlphaCode’un önce doğal dillerdeki karmaşık kodlama sorunlarını anlaması ve ardından yalnızca kod parçacıklarını ezberlemek yerine öngörülemeyen sorunlar hakkında “akıl yürütmesi” gerekiyordu. AlphaCode, daha önce görmediği sorunları çözebildi ve araştırmacılar, modellerinin temel mantığı eğitim verilerinden basitçe kopyaladığına dair hiçbir kanıt bulamadıklarını iddia ediyorlar. Araştırmacılar, bu faktörlerin AlphaCode’un performansını “ileriye doğru büyük bir adım” yaptığını söylüyor.
Carnegie Mellon Üniversitesi, Bosch Yapay Zeka Merkezi Profesörü J. Zico Kolter yakın tarihli bir yazısında, “Nihayetinde, AlphaCode, görevi ‘gerçekten’ ne derece anladığından bağımsız olarak, daha önce görülmemiş kodlama zorluklarında dikkate değer ölçüde iyi performans gösteriyor” diye yazdı. Perspektif çalışma hakkında yorum yapan makale.
AlphaCode, kodlama düşünülerek geliştirilen tek yapay zeka modeli değil. En önemlisi, OpenAI’nin sahip olduğu uyarlanmış kod satırlarına zarar verebilecek bir otomatik tamamlama işlevi oluşturmak için GPT-3 doğal dil modeli. GitHub ayrıca kendi popüler AI programlama aracına sahiptir. yardımcı pilot. Bununla birlikte, bu programların hiçbiri, karmaşık rekabet sorunlarını çözmede insanlara karşı rekabet etme becerisini göstermedi.
Yapay zeka destekli kod üretiminin nispeten ilk günlerinde olmamıza rağmen, DeepMind araştırmacıları, AlphaCode’un son zamanlardaki başarılarının, insan programcılar için faydalı uygulamalara yol açacağından eminler. Araştırmacılar, genel üretkenliği artırmanın yanı sıra, AlphaCode’un “programlamayı yeni nesil geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirebileceğini” söylüyor. En üst düzeyde, araştırmacılar, AlphaCode’un bir gün potansiyel olarak, insanların yapay zekanın çözdüğü sorunları formüle etmek için var olduğu programlamada kültürel bir değişime yol açabileceğini söylüyor.daha sonra çözmekle görevlendirilir.
Aynı zamanda, AI alanındaki bazı eleştirmenler, birçok gelişmiş AI modelini destekleyen temel eğitim modellerinin etkinliğini sorguladılar. Daha geçen ay, Matthew Butterick adlı bir programcı türünün ilk örneği oldu. dava Microsoft’a karşı-Copilot AI yardımcı aracının, öğrenme ve test etme aşamasında yazılım mühendisleri tarafından sunulan lisansları bariz bir şekilde yok saydığını veya kaldırdığını savunan GitHub’a ait. Butterick, diğer programcıların kodlarının özgürce kullanılmasının “benzeri görülmemiş bir ölçekte yazılım korsanlığı” anlamına geldiğini öne sürüyor. Bu davanın sonuçları önemli bir rol oynayabilir determininYapay zeka geliştiricilerinin, özellikle modellerini geçmiş insanların kodu üzerinde eğitenlerin, modellerini geliştirme ve ilerletme kolaylığı.