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¿Puede el código alfa de DeepMind superar a los codificadores humanos?

DeepMind ha desarrollado una IA que puede resolver algunos problemas de programación competitivos. Cuando se probó en concursos recientes de CodeForces, AlphaCode logró una clasificación en el 54% de los principales participantes.

DeepMind es la filial de Alphabet fundada en 2010 con el objetivo de crear AGI, inteligencia artificial general. Han pasado casi seis años desde que AlphaGo derrotó a Lee Sedol, uno de los jugadores de Go mejor valorados del mundo. Después de ese éxito, la red neuronal de DeepMind, que había demostrado tener habilidades sobrehumanas para resolver problemas, continuó abordando otros ámbitos, y reportamos su éxito en biología, química cuántica y meteorología.

DeepMind recientemente centró su atención en la informática y desarrolló una inteligencia artificial conocida como AlphaCode y ahora ha informado los resultados de su primera incursión en la programación competitiva, algo que es popular tanto entre profesionales como aficionados y hasta ahora ha sido propiedad exclusiva de los humanos. .

En su publicación de blog Programación competitiva con AlphaCode, DeepMind AlphaCode explica cómo usó modelos de lenguaje basados ​​en transformadores para generar código y luego filtró el código resultante para seleccionar un pequeño conjunto de candidatos en Python y C ++ para ejecutar y evaluar. Las dos fases del proceso de capacitación fueron la capacitación previa en el código GitHub público seleccionado, seguido de la puesta a punto de un conjunto de datos con problemas de programación de cinco fuentes, incluidas HackerEarth y CodeForces. Estos problemas tienen descripciones largas y se combinan con casos de prueba en forma de entradas y salidas emparejadas, así como soluciones humanas tanto correctas como incorrectas en una variedad de lenguajes. Luego, para validar su desempeño, AlphaCode presentó 10 concursos en Codeforces utilizando las identidades SelectorUnlimited, WaggleCollide y AngularNumeric.

Esta es una de las solicitudes aceptadas realizadas por SelectorUnlimited en Python en la reciente Ronda 118 de Educational Codeforces, que fue clasificada para la División 2, es decir, para competidores con calificaciones inferiores a 1900.

La publicación de blog sobre CodeForces que anuncia el éxito de AlphaCode revela que si estas cuentas hubieran entrado en competencias reales, su calificación habría sido de alrededor de 1300 y comenta:

En 1997, Kasparov jugó contra (y perdió) la supercomputadora DeepBlue. Quizás veamos un enfrentamiento entre turistas [the platform’s top rated contestant with a rating of 3809] e IA en un futuro próximo.

El blog de DeepMind cita a Mike Mirzayanov, el fundador de Codeforces:

Puedo decir con confianza que los resultados de AlphaCode superaron mis expectativas. Era escéptico porque incluso en problemas competitivos simples, a menudo se requiere no solo implementar el algoritmo, sino también (y esta es la parte más difícil) inventarlo. AlphaCode logró desempeñarse al nivel de un nuevo competidor prometedor. ¡No puedo esperar a ver lo que nos espera!

Pero, ¿es realmente una función definida dentro de un bucle for en el ejemplo anterior? ¿Esto se refleja mal en AlphaCode o deberíamos culpar a los programadores de los que aprendió?

código alfa

https://www.theverge.com/2022/2/2/22914085/alphacode-ai-coding-program-automatic-deepmind-codeforce

Marc Gomez
Vine a por tabaco y ya me quedé aquí. Cuando no estoy en el sótano de Tecnopasion suelo pasear por las calles de Barcelona.
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