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2023-10-12 11:04:37
有人觉得这标题是危言耸听,博人眼球。但是,同样是DeepMind公司的产品,我们翻看AlphaGo的“进化”历史,从2016年AlphaGo在一场五番棋比赛中4:1击败尖端职业棋手李世石,到2017年击败世界第一棋手柯洁,再到AlphaGo的终极版本AlphaGoZero,经过短时间训练,就可以轻松击败以前的所有AlphaGo版本。
这期间对AlphaGo的算法优化,智能自主学习,也就是短短的2年时间。而DeepMind公司的新产品AlphaCode,设计出来后,在编程竞赛网站Codeforces举办的10场比赛中,AlphaCode取得了前54.3%成绩,击败了45.7%,近乎一半的参赛程序员。
这是数据看似并不亮眼,但这只是第一次这样的比赛。想想AlphaGo,这些人工智能机器的学习,就喜欢大量的学习和比赛,进而学习对应的数据。AlphaCode包含414亿个参数,大约是Codex(为GitHubCopilot辅助编程工具提供技术支持的OpenAI组织,它含有众多编程技术代码库)的4倍,训练数据集是715.1GB,如果以后的数据学习突破TB,PB呢?对机器来说,多几个服务器和存储硬盘而已。
AlphaCode本质上也是自主学习,通过自己抓取了GitHub上面的几百亿行代码,分析编程语言结构,然后再生成编程代码。它自己构建一套评判系统,先把问题生成大量的答案,在不知道答案是否正确的情况下,把自己编写的结果与问题的答案进行比较,继而判定是否正确。从构建逻辑上来说,这完全可以替代一部分程序员的工作。
而从AlphaGo的进化历史,在评估AlphaCode可能的进化,很有可能它的进化发展速度比我们人类预想的要快的多。都说程序员吃青春饭,如果AlphaCode普及,连青春饭都吃不起啊!咱们能不能别搞拼夕夕,X团了,BAT们带头加快点步伐!MATLAB被禁。难道以后让美国的AlphaCode写出的程序吊打中国程序员?
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