- Регистрация
- 26.10.16
- Сообщения
- 2,233
- Онлайн
- 38д 2ч 13м
- Сделки
- 251
- Нарушения
- 0 / 0
AlphaCode изучила синтаксисы большого объема кода из GitHub, а затем научилась переводить описания задач в код, используя тысячи задач с соревнований по программированию. AlphaCode может генерировать до 1 млн. решений задачи (на Python или C++) и отсеивает неподходящие. После обучения AlphaCode решила около 34% поставленных задач.
Чтобы отфильтровать лишние решения:
- AlphaCode сначала сохраняет только 1% программ, которые проходят тестовые случаи.
- Чтобы еще больше сузить поиск решения, он группирует хранителей на основе сходства их выходных данных со сгенерированными входными данными;
- Затем он отправляет программы из каждого кластера одну за другой, начиная с самого большого кластера, пока не остановится на успешной или не достигнет 10 представлений (средний максимум, который люди представляют на соревнованиях). Отправка из разных кластеров позволяет протестировать широкий спектр тактик программирования.
По словам DeepMind, нейросеть может выполнять рутинную работу с ПО, освобождая от этого опытных разработчиков, чтобы они могли сфокусироваться на задачах более высокого уровня. Также AlphaCode способна помочь людям без навыков программирования создавать простые программы, но иногда она допускает ошибки – например, создает переменные и не использует их.
В DeepMind отмечают, что текущие навыки AlphaCode применимы только для соревнований программистов, но в будущем AlphaCode сделает программирование полностью автоматизированным.