AlphaCode刷题“卷”走程序员?谷歌大牛中肯评价:经常生成无害但也无用的代码
最先进的 AI 成果,到底能不能解决现实世界中的编程问题?DeepMind 决定找出答案、以全新的视角看待编程工作,同时探索 AI 的能力边界。 除了这个核心问题以外,这番尝试同样让我们在“什么可以自动化”、“什么不能自动化”以及对当前数据集中错误的理解方面获益匪浅。 虽然 AI 提供的解决方案并不比人类程序员更好,但这背后隐藏的深远意义也许才是最值得我们探究的巨大宝藏。 要看看 AlphaCode 在这场编程竞赛中的表现: “前途可期的竞争对手” 总部位于伦敦的 DeepMind,属于谷歌母集团 Alphabet 旗下的一家 AI 子公司。凭借着在国际象棋和围棋领域的“超人类”表现,他们已经在 AI 研究中取得载入史册的战绩。不久之前,他们又证明 AI 模型在预测蛋白质折叠结构方面也能比人类做得更好。 今年 2 月,DeepMind 宣布他们开发出了一套名为 AlphaCode 的系统,打算作为 AI 世界的代表竞逐编程比赛。它将参加编程竞赛网站 CodeForces 举办的十场编程比赛,与单场至少 5000 名人类程序员一决高下。 结果如何?DeepMind 在一篇博文中提到,AlphaCode“在竞赛选手里处于中游水平”,“这标志着 AI 代码生态系统首次在真实编程竞赛中具备一定的竞争力。” DeepMind 还指出,不少企业在招聘中也会引用竞赛中的题目,使用类似的问题筛选进入面试轮的求职者。 这篇博文还援引 CodeForces 网站创始人 Mike Mirzayanov 的发言称,AlphaCode 的表现超出他的预期。他还补充道,“我刚开始也持怀疑态度,因为即使是最简单的竞赛问题也不只是要求实现算法,更要求参赛者能够发明算法(这也是最困难的部分)。”“AlphaCode 确实成为一位前途可期的竞争对手,我急切想要看到它在一路成长后能达到怎样的高度!” DeepMind 研究人员们在一篇论文中承认,AlphaCode 的出色表现离不开海量算力的支持。高性能计算领域常用的 petaFLOP 单位也称千万亿次,代表每秒执行…