Сегодня 29 марта 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

В DeepMind AI научили нейросеть решать любые задачи по программированию

Инженеры подразделения Alphabet DeepMind AI рассказали о создании системы искусственного интеллекта (ИИ) AlphaCode, которая способна генерировать код и решать задачи, предлагаемые на чемпионатах по программированию. Для этого нейросеть обучили двум языковым навыкам: пониманию постановки задачи и поиску её решения.

 Источник изображения: Christopher Gower / unsplash.com

Источник изображения: Christopher Gower / unsplash.com

Сегодня существуют системы, способные решать отдельные задачи, генерируя программный код, однако эти решения не носят универсального характера: обученный одному классу задач ИИ с большой вероятностью терпит неудачу, когда условия задачи кардинально меняются. Поэтому инженеры Google применили несколько иной подход, положив, что описание задачи — это выражение того, что должен делать алгоритм, а её решение — то же самое, но изложенное на другом языке. Поэтому при обучении системы исследователи решили достичь двух целей: сначала ИИ должен усвоить описание задачи, а затем на основании своего внутреннего представления создать программный код.

В качестве источника данных выступил архив GitHub с более чем 700 Гбайт кода, которые перемежались с комментариями на естественном языке, поясняющими его работу. После первого этапа обучения система перешла к этапу настройки: в DeepMind организовали внутренний чемпионат по программированию, материалы которого также «скормили» ИИ. В этих материалах был полный цикл: постановка задачи, работающий и неработающий код, а также тестовые примеры для его проверки. Подобный подход применялся и раньше, но на сей раз инженеры выделили значительно больше ресурсов на обучение — «на порядки больше, чем в предыдущей работе».

 Источник изображения: Procreator / unsplash.com

Источник изображения: Procreator / unsplash.com

На начальном этапе результат был далёк от идеала: более 40 % предлагаемых нейросетью решений либо требовали слишком больших аппаратных ресурсов, либо решение задачи занимало слишком много времени. Проводя анализ кода, создатели системы обнаружили, что при решении различных задач, даже если программа выдавала правильный результат, система часто использовала схожие фрагменты кода, выдающие одинаковые ответы при одинаковых исходных данных. Отфильтровав некорректные варианты, AlphaCode смогла выступать на уровне программистов с опытом работы от нескольких месяцев до года, войдя в число справившихся с задачами 54 % конкурсантов на чемпионате.

Такого результата удалось достичь, введя автоматизированную проверку по 100 тыс. предлагаемых системой решений — увеличение этого числа приводило к пропорциональному росту доли правильных ответов. Но пропорционально же росла и ресурсоёмкость вычислительной системы: первоначально для её обучения потребовался объём энергии, в 16 раз превышающий годовую потребность средней американской семьи.

Учёные сделали вывод, что система действительно научилась работать, как и было задумано, предлагая корректные решения, а не случайные фрагменты кода «в надежде», что какой-то из них сработает. Однако при усложнении условий значительно растёт ресурсоёмкость, а значит, сегодня услуги настоящих программистов по-прежнему востребованы, хотя и открываемые ИИ перспективы тоже заслуживают внимания.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Крупное обновление добавило в No Man’s Sky возможность создавать собственные космические корабли — фанаты мечтали об этом с 2016 года 3 ч.
CD Projekt раскрыла, как продвигается разработка The Witcher 4, и похвасталась успехами Cyberpunk 2077 3 ч.
Громкие анонсы «без рекламы и лишней болтовни»: ведущие инди-разработчики устроят собственную игровую презентацию The Triple-i Initiative 4 ч.
Databricks представила открытую LLM DBRX, превосходящую GPT-3.5 Turbo 5 ч.
«Всегда обидно, когда хейтеры оказываются правы»: Earthblade от авторов Celeste не выйдет и в 2024 году 6 ч.
США запретили властям использовать ИИ, который ущемляет американцев 6 ч.
Экшен-платформер Nine Sols от создателей Devotion наконец получил дату выхода — это смесь Hollow Knight и Sekiro: Shadows Die Twice в стиле даопанка 7 ч.
Разработчики Homeworld 3 раскрыли, как улучшат игру после критики фанатов 8 ч.
Экс-глава EA Russia Тони Уоткинс сделает Astrum Entertainment «компанией №1» на российском рынке видеоигр 11 ч.
Магазин чат-ботов ChatGPT провалился, но им пользуются ученики школ и университетов 11 ч.
Amazon потратит почти $150 млрд на расширение ЦОД, чтобы стать лидером в области ИИ 44 мин.
Новая статья: Обзор лазерного 4К-проектора Hisense Laser Mini Projector C1: передовые технологии в действии 2 ч.
В Китае запустили связь 5.5G — первыми её поддержку получили смартфоны Oppo Find X7 3 ч.
Apple представит обновлённые планшеты iPad Pro и iPad Air в начале мая, если слухи верны 4 ч.
Глобальное потепление замедлило вращение Земли, и в этом уже нашли плюсы 6 ч.
Nautilus запустила линейку инфраструктурных решений EcoCore для модульных ЦОД 6 ч.
Китай нарастил закупки нидерландского оборудования для выпуска чипов в несколько раз, несмотря на санкции 6 ч.
Оптика для HBM: стартап Celestial AI получил ещё $175 млн инвестиций, в том числе от AMD и Samsung 6 ч.
Logitech представила беспроводную низкопрофильную клавиатуру Signature Slim K950 6 ч.
Под давлением пользователей Google преодолела аппаратные ограничения для внедрения ИИ в Pixel 8 8 ч.