DeepMind строит ИИ, который кодирует, а также средний человеческий программист

В то время как машинное обучение продвинулось по скачкам и границам, трудно создать искусственный интеллект, который хорош в нескольких вещах. Таким образом, машину может быть обучена данными для решения одного класса проблем программирования, но она потерпит неудачу, когда ему приставит другую проблему для решения. Таким образом, команда решила пропустить все тренировки по алгоритмам и структуре кода, вместо этого рассматривая его больше как проблема перевода.

Проблемы программирования обычно включают описание задачи, а полученный код, представленный человеком -участником, технически является просто выражением описания. ИИ работает в два этапа: он принимает описание и преобразует его во внутреннее представление. Затем он использует это представление для генерации функционального кода на основе данных, которые он был показан в обучении. И было много данных.

DeepMind подал AI 700 ГБ кода на GitHub, в комплекте с комментариями, которые объясняют код. Как указывает Ars Technica, это огромное количество текстовых данных. С сущностью программирования интернализовано, DeepMind организует свои собственные конкурсы программирования и подарил результаты в ИИ, чтобы точно настроить производительность модели. Команда говорит, что это на порядок больше данных обучения, чем прошлые машины для кодирования, и это имело значение.

Исследователи обнаружили, что Alphacode смог генерировать огромное количество потенциальных ответов на проблему кодирования, но около 40 процентов из них пройдут через всю доступную системную память или не достигли ответа в разумное количество времени. Данные должны быть отфильтрованы, чтобы найти один процент решений, которые на самом деле являются хорошим кодом. DeepMind обнаружил, что кластеры сходного кода указывают на лучшие ответы, тогда как неправильные были случайным образом распределены. Сосредоточив внимание на этих ответах, Alphacode смог правильно ответить на одну треть проблем кодирования. Оказывается, многие человеческие программисты немного лучше, поэтому альфакод попал в топ -54 процента. Это не собирается брать работу от инженеров DeepMind, но дайте ему время.

Читать далее

Астрономы обнаружили планету-бродягу размером с Землю, блуждающую по галактике

Астрономы идентифицировали более 4000 экзопланет, вращающихся вокруг других звезд, но всего несколько «планет-изгоев», блуждающих по галактике без звезды, которую можно было бы назвать своим домом. Новое исследование утверждает, что обнаружило один из этих миров, и это может быть небольшой каменистый мир вроде Земли.

Астрономы могут наконец узнать источник быстрых радиовсплесков

Три новых исследования сообщают о FRB в нашей галактике. Поскольку эта была намного ближе, чем прошлые сигналы, ученые смогли отследить ее до определенного типа нейтронной звезды, известной как магнитар.

Массачусетс принимает строгий закон о праве на ремонт автомобилей

Защитники права на ремонт одержали крупную победу на этой неделе с прохождением вопроса 1 в Массачусетсе. Названный самым передовым законом о праве на ремонт в стране, Вопрос 1 требует, чтобы автопроизводители создали платформу открытых данных для обмена диагностической и ремонтной информацией с независимыми магазинами и владельцами транспортных средств.

SpaceX и НАСА отправляют на МКС 4 астронавтов в рамках первой коммерческой миссии экипажа

После многих лет разработки программа Commercial Crew Program имела успех.