Deepmind는 새로운 컴퓨터 코드를 작성하는 AI 도구를 발명합니다. 코딩 캠페인과 중간에 배치하는 과정에서 DeepMind의 AI는 코딩 챌린지에 참여하고 마무리하는 것으로 시연된 바와 같이 주어진 문제를 해결하기 위해 코드를 작성할 수 있는 AI를 만들었습니다. 조만간 소프트웨어 개발자를 대체하지는 않겠지만 유망하며 기본적인 집안일을 도울 수 있습니다.
구글의 자회사인 딥마인드(DeepMind)는 가능한 한 다양한 형태로 스마트함을 창출하기 위해 노력하고 있으며, 코딩은 확실히 우리의 많은 위대한 마인드가 집중하는 작업 중 하나입니다.
분명히, 이와 같은 시도는 처음이 아닙니다. OpenAI에는 유사한 Codex 자연어 코딩 이니셔티브가 있으며 GitHub Copilot과 GPT-3이 문장을 완성할 수 있도록 하는 Microsoft 테스트에서 사용됩니다.
그들의 연구에서 DeepMind의 연구원들은 AI를 마스터하는 것뿐만 아니라 완전히 새로운 애플리케이션 영역을 만드는 데에도 관심이 있다고 말함으로써 접근 방식을 옹호합니다.
“최근의 대규모 언어 모델은 인상적인 코드 생성 능력을 보여주었으며 이제 간단한 프로그래밍 작업을 완료할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델은 단순히 지침을 코드로 변환하는 것 이상의 문제 해결 기술이 필요한 더 복잡하고 보이지 않는 문제에 대해 평가할 때 여전히 저조한 성능을 보입니다.”
그러나 OpenAI가 이에 대해 할 말이 있더라도(그리고 아마도 이 라인에 대한 다음 백서에서 반격을 예상할 수 있음), 일반적으로 경쟁 프로그래밍 문제에는 현재 코드 AI가 표시하지 않는 해석과 독창성이 혼합되어 있습니다.
DeepMind의 AlphaCode AI는 새 모델을 훈련했습니다.
DeepMind는 GitHub 라이브러리와 코딩 문제 및 솔루션 모음에 대한 새 모델을 교육하여 도메인을 해결했습니다. 간단히 말해서 쉬운 작업이 아닙니다. 그런 다음 이러한 종류의 경쟁을 담당하는 Codeforces의 가장 최근(그리고 말할 필요도 없이 AI가 볼 수 없는) 대회 10개에 이를 배포했습니다.
정확도는 보통이었고 50번째 백분위수 바로 위의 팩 중간에 위치했습니다. 그것은 인간의 평균 성능일 수 있지만(단순하지는 않음) 머신 러닝 방법의 첫 번째 시도로서는 상당히 놀랍습니다.
마이크 미르자야노프(Mike Mirzayanov)는 “알파코드의 결과가 내 기대를 뛰어넘었다고 자신있게 말할 수 있습니다. “단순한 경쟁 문제에서도 알고리즘을 구현하는 것뿐만 아니라 알고리즘을 발명하는 것(가장 어려운 부분이기도 함)이 필요한 경우가 많기 때문에 회의적이었습니다. AlphaCode는 유망한 새로운 경쟁자 수준의 성과를 거두었습니다.”
다음은 AlphaCode가 수정한 종류의 문제와 그 해결 방법의 예입니다.
물론 이것은 아직 진행 중인 작업입니다. 보시다시피 아직 엔터프라이즈 SaaS 등급이 아닙니다. 걱정하지 마세요. 그것은 나중에 올 것이다. 지금 당장 우리가 보여줘야 할 것은 모델이 복잡한 서면 질문을 한 번에 처리하고 이해할 수 있으며 대부분의 경우 합리적이고 기능적인 응답을 제공할 수 있다는 것입니다.
DeepMind 팀은 “코드 생성에 대한 우리의 탐구는 개선의 여지를 남기고 프로그래머가 생산성을 향상하고 현재 코드를 작성하지 않는 사람들에게 이 분야를 개방하는 데 도움이 될 수 있는 훨씬 더 흥미로운 아이디어에 대한 힌트를 제공합니다.”라고 씁니다.
이 데모 사이트에서 AlphaCode가 어떻게 만들어졌는지와 다양한 문제에 대한 솔루션에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 딥마인드의 주가는 2/2/22는 2,959.09달러