AlphaCode：AI自动编程在竞赛中击败了人类程序猿

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2023-10-12 11:08:47

程序员顾名思义是利用电脑编写程序的工程师，其实是一个高薪高智商工作，他们需要有把握问题的理解力、逻辑思考能力、解决问题的创造性，还需要熟悉掌握编程语言。要成为一个优秀的程序员，也许要2年或3年，成为一名受人尊敬的程序员，也许要5年，甚至是10年。编程不仅是一种技术活，甚至是一个艺术，高级编程专家都有自己独特的编程风格。

据统计，全球有7000多万人从事程序员工作，我国程序员超过700万人，成为高级的编程工程师，不仅要有天赋，还要有超强的学习能力，否则会被快速发展的信息科技所淘汰。

但人们开创性的开发了AlphaCode，这是一种深度学习模型，可以在Codeforces平台上实现接近人类水平的性能，而且实现了AI自动编程；这看起来不可思议，但AI编程在竞争激烈的编程竞赛中击败了大约50%的人类程序猿。

从表面上看，这些任务听起来相对简单：每个程序员都会用日常语言提出一个问题，参赛者需要编写一个程序来尽快解决问题，但对于AI程序员来说，这是一个巨大的挑战。人工智能程序员并不是什么新鲜事。早在2021年，非营利性研究实验室OpenAI就发布了Codex，这是一个精通十几种编程语言并调谐自然日常语言的程序。DeepMind的AI版本（AlphaCode）与众不同的部分原因是它不需要的东西。与以前的AI程序员不同，AlphaCode相对幼稚。它没有任何关于计算机代码语法或结构的内置知识。相反，它的学习方式有点类似于蹒跚学步的孩子掌握他们的第一语言。AlphaCode采用依赖“数据”的方法。它通过观察现有代码来学习，并最终能够灵活地解构和组合“单词”和“短语”。AlphaCode继承了Codex的“核心”，因为它的运作方式也类似于大型语言模型。

首先是训练数据。除了在Github代码上训练AlphaCode之外，DeepMind团队还从CodeContests构建了一个自定义数据集，其中包含了超过13500个挑战案例。利用海量数量的力量，AI逐段（或逐个令牌）编写代码时，很容易编写无效或不正确的代码，从而导致程序崩溃或产生古怪的结果。AlphaCode通过为单个问题生成超过一百万个潜在解决方案来解决这个问题。AlphaCode的优势在于其完全的独创性。AlphaCode没有复制和粘贴以前训练代码的部分，而是想出了聪明的片段，而无需在其“阅读材料”中复制大块代码或逻辑。这种创造力可能是由于其数据驱动的学习方式。这并不是说AlphaCode已经准备好代替人类编程的工作。但这项研究表明AI智能编码人员的替代前景值得期待。

DeepMind公司是世界排名前列的AI公司，开发了Alpha系列产品，不断挑战人类智商的天花板。该公司在2016年开发出AlphaGO，解决了下围棋问题，并战胜了世界冠军。2019年，该公司开发的AlphaStar在星际争霸比赛中获胜，在玩电子游戏中超过人类。2020年，AlphaFold解决了蛋白质折叠问题，一口气解析了数以亿计的蛋白质结构，大大推进了生物学的研究。DeepMind在Science上发表封面文章，介绍了其最新研发的AlphaCode，一种能自动读题、自动理解和自动编程的软件，其核心是最新的人工智能技术Transformer模型和大数据学习。AlphaCode在一个编程比赛平台上，与人类选手同台竞技，参加了10多场编程比赛，其成绩达到了前54.3%的参赛选手的水平，累计积分为1200多分，相当于中级程序员。未来编程人员的方向是什么？AI程序员未来是一个趋势，发展的脚步不会停歇，现在是中级工程师水平，未来可能达到高级程序员水平，值得深思！

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