在全球範圍內,程式員短缺。如果人工智慧(AI)會寫代碼——只要人類告訴AI想通過程式做什麼,將帶來許多便利。根據發表在最新一期《科學》雜誌上的研究,一款名為“阿爾法扣”(AlphaCode)的新AI系統正在讓人類離這一願景更近一步。該系統來自“深度思維”研究實驗室,整體性能相當於經過幾個月到一年培訓的新手程式員。
在測試中,“阿爾法扣”通過預測代碼段並創建數百萬個潛在的解決方案,實現“接近人類水準的性能”,還能在競爭中解決以往未發現的自然語言問題。在生成了過多方案後,“阿爾法扣”會將它們篩選為最多10個方案,所有這些方案都是在“沒有任何關於電腦代碼結構的內置知識的情況下”生成的。
在Codeforce競爭性編碼平臺最近的編碼模擬評估中,“阿爾法扣”在每個問題的第10代解決方案中平均排名前54.3%,而其中66%的問題第一次提交就得到了解決。
美國卡內基·梅隆大學博世人工智慧中心教授齊科·科爾特説:“無論‘阿爾法扣’在多大程度上‘真正’理解了這項任務,它在前所未見的編碼挑戰中表現得非常出色。”
“阿爾法扣”並不是唯一會編碼的AI模型,但其性能超越了“前輩”Codex——OpenAI研究實驗室于2021年發佈的系統。GitHub也有自己的流行AI編程工具Copilot。然而,在解決複雜的競爭性問題方面,這兩款AI都未表現出與人類匹敵能力。
深度思維公司表示,經過培訓,“阿爾法扣”解決了約34%的指定問題。為進一步測試它的能力,公司讓它參加了線上編碼比賽。在至少有5000人參加的比賽中,“阿爾法扣”的表現超過了45.7%的程式員。研究人員還將其與訓練數據庫中的程式進行了比較,發現它沒有複製大段代碼或邏輯,這表明它有驚人的創造力。
除了提高總體生産率外,“阿爾法扣”還可讓新一代開發人員更容易地進行編程。其未來有一天可能會改變人們的編程理念,即人類主要是為了制定問題,然後由AI來解決問題。