Deepmind inventa ferramenta de IA para escrever novos códigos de computador. Em um campanha de codificação e colocando no meio, a IA da DeepMind criou uma IA que pode escrever código para resolver qualquer problema dado a ela, como demonstrado ao participar de um desafio de codificação e terminar – bem, em algum lugar no meio. Ele não substituirá os desenvolvedores de software tão cedo, mas é promissor e pode ajudar nas tarefas básicas.
A DeepMind, uma subsidiária do Google, está trabalhando para gerar inteligência em todas as formas possíveis, e a codificação é certamente uma das tarefas em que muitas de nossas grandes mentes estão focadas.
Obviamente, não é o primeiro a tentar algo assim: OpenAI tem uma iniciativa de codificação de linguagem natural Codex semelhante, e é usado pelo GitHub Copilot, bem como um teste da Microsoft que permite que o GPT-3 termine suas frases.
Em seu estudo, os pesquisadores da DeepMind defendem sua abordagem afirmando que não estão apenas interessados em dominar a IA, mas também em criar domínios de aplicação inteiramente novos:
“Os recentes modelos de linguagem em larga escala demonstraram uma capacidade impressionante de gerar código e agora são capazes de concluir tarefas de programação simples. No entanto, esses modelos ainda têm um desempenho ruim quando avaliados em problemas mais complexos e invisíveis que exigem habilidades de resolução de problemas além de simplesmente traduzir instruções em código.”
No entanto, mesmo que o OpenAI tenha algo a dizer sobre isso (e provavelmente podemos antecipar uma resposta em seu próximo artigo sobre essas linhas), os problemas de programação competitivos geralmente envolvem uma mistura de interpretação e engenhosidade que as IAs de código atuais não mostram.
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AlphaCode AI da DeepMind treinou um novo modelo
A DeepMind treinou um novo modelo nas bibliotecas do GitHub e uma coleção de problemas e soluções de codificação para lidar com o domínio. Simplificando, mas não é uma tarefa fácil. Eles então o implantaram nas 10 competições mais recentes (e desnecessário dizer, não vistas pela IA) da Codeforces, responsável por esse tipo de competição.
Sua precisão foi medíocre, colocando-o no meio do pelotão, logo acima do percentil 50. Isso pode ser um desempenho médio para um humano (não que seja simples), mas para a primeira tentativa de um método de aprendizado de máquina, é incrível.
“Posso dizer com segurança que os resultados do AlphaCode superaram minhas expectativas”, disse Mike Mirzayanov. “Fiquei cético porque, mesmo em problemas competitivos simples, muitas vezes é necessário não apenas implementar o algoritmo, mas também (e essa é a parte mais difícil) inventá-lo. A AlphaCode conseguiu atuar no nível de um novo concorrente promissor.”
A seguir, um exemplo do tipo de problema que o AlphaCode corrigiu e sua solução:
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Isso, é claro, ainda é um trabalho em andamento. Ainda não é um material de nível SaaS corporativo, como você pode ver. Não se preocupe; virá mais tarde. No momento, tudo o que precisamos mostrar é que o modelo pode lidar e compreender uma pergunta escrita complicada de uma só vez e fornecer uma resposta sensata e funcional na maioria das vezes
“Nossa exploração na geração de código deixa um amplo espaço para melhorias e sugere ideias ainda mais interessantes que podem ajudar os programadores a melhorar sua produtividade e abrir o campo para pessoas que atualmente não escrevem código”, escreve a equipe do DeepMind.
Neste site de demonstração, você poderá aprender mais sobre como o AlphaCode foi criado e as soluções para diversos problemas. O preço das ações da DeepMind por 22/02/22 é 2.959,09 USD.
