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DeepMind construit une IA qui code aussi bien que le programmeur humain moyen – High-teK.ca

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(Crédit : Google)
La division DeepMind AI de Google a déjà construit des machines capables de vous détruire dans StarCraft II et de prédire des millions de structures protéiques, mais elle s’attaque maintenant à une tâche encore plus difficile : écrire du code cohérent. Dans un effort apparent pour se mettre au chômage, les chercheurs de DeepMind ont créé une IA capable d’écrire du code, et elle fonctionne étonnamment bien dans les défis de programmation. Ce n’est ni le meilleur ni le pire par rapport aux humains participant aux mêmes défis, mais l’IA de StarCraft n’était qu’un joueur intermédiaire au début.

Alors que l’apprentissage automatique a progressé à pas de géant, il est difficile de créer une IA qui soit bonne à plus d’un titre. Ainsi, une machine pourrait être formée avec des données pour gérer une classe de défis de programmation, mais elle échouerait lorsqu’on lui donnerait un problème différent à résoudre. Ainsi, l’équipe a décidé de sauter toute la formation sur les algorithmes et la structure du code, à la place le traiter plus comme un problème de traduction.

Les défis de programmation incluent généralement une description de la tâche, et le code résultant soumis par un participant humain n’est techniquement qu’une expression de la description. L’IA fonctionne en deux phases : elle prend la description et la convertit en une représentation interne. Ensuite, il utilise cette représentation pour générer un code fonctionnel basé sur les données qui lui ont été présentées lors de la formation. Et il y avait beaucoup de données.

DeepMind a alimenté l’IA 700 Go de code sur GitHub, avec les commentaires qui expliquent le code. Comme Ars Technica souligne, c’est une énorme quantité de données textuelles. Avec l’essence de la programmation intériorisée, DeepMind a mis en place ses propres concours de programmation et a transmis les résultats à l’IA pour affiner les performances du modèle. L’équipe affirme qu’il s’agit d’un ordre de grandeur de données de formation en plus que les anciennes machines de codage n’ont obtenu, et cela a fait toute la différence.

Les chercheurs ont découvert qu’AlphaCode était capable de générer un grand nombre de réponses potentielles à un problème de codage, mais qu’environ 40 % d’entre elles parcourraient toute la mémoire système disponible ou ne parviendraient pas à trouver la réponse dans un délai raisonnable. Les données doivent être filtrées pour trouver le 1 % de solutions qui sont réellement du bon code. DeepMind a découvert que des grappes de code similaire indiquaient de meilleures réponses, tandis que les mauvaises étaient distribuées au hasard. En se concentrant sur ces réponses, AlphaCode a pu répondre correctement à environ un tiers des défis de codage. Il s’avère que beaucoup de programmeurs humains ne sont guère meilleurs, donc AlphaCode s’est classé parmi les 54% les plus performants. Il ne s’agit pas de prendre des emplois aux ingénieurs de DeepMind, mais donnez-lui du temps.

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