Deepmind 发明了人工智能工具来编写新颖的计算机代码。 在编码活动中并处于中间位置，DeepMind 的人工智能创造了一种人工智能，它可以编写代码来解决给它的任何问题，正如参与编码挑战并完成所证明的那样——嗯，在中间的某个地方。 它不会很快取代软件开发人员，但它很有前途，可能会帮助处理基本的杂务。
谷歌的子公司 DeepMind 正在努力以尽可能多的形式产生智能，而编码无疑是我们许多伟大思想所关注的任务之一。
显然，它不是第一个尝试这样的事情：OpenAI 有一个类似的 Codex 自然语言编码计划，它被 GitHub Copilot 以及允许 GPT-3 完成句子的微软测试所使用。
在他们的研究中，DeepMind 的研究人员为他们的方法辩护，称他们不仅对掌握 AI 感兴趣，而且对创建全新的应用领域感兴趣：
“最近的大规模语言模型已经展示了令人印象深刻的代码生成能力，现在能够完成简单的编程任务。 然而，在对更复杂、看不见的问题进行评估时，这些模型仍然表现不佳，这些问题需要解决问题的技能，而不仅仅是将指令转换为代码。”
然而，即使 OpenAI 对此有话要说（我们可能预计在其下一篇论文中会对此进行反驳），竞争性编程问题通常需要混合解释和独创性，这是当前代码 AI 所没有的。
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DeepMind 的 AlphaCode AI 训练了一个新模型
DeepMind 在 GitHub 库和一系列编码问题和解决方案上训练了一个新模型来解决这个领域。 简单地说，但不是一件容易的事。 然后，他们将其部署在负责此类比赛的 Codeforces 的 10 个最新（不用说，AI 看不到）比赛中。
它的准确性平庸，处于中间位置，略高于第 50 个百分位。 这可能是人类的平均表现（不是那么简单），但对于机器学习方法的第一次尝试来说，这是相当不可思议的。
“我可以肯定地说 AlphaCode 的结果超出了我的预期，”Mike Mirzayanov 说。 “我持怀疑态度，因为即使在简单的竞争问题中，通常不仅需要实现算法，还需要（这是最困难的部分）发明它。 AlphaCode 成功地达到了一个有前途的新竞争对手的水平。”
以下是 AlphaCode 修复的此类问题及其解决方案的示例：
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当然，这仍然是一项正在进行的工作。 如您所见，它还不是企业 SaaS 级的东西。 别担心； 以后会来的。 现在，我们需要展示的是，该模型可以立即处理和理解复杂的书面问题，并在大多数情况下提供明智的、功能性的响应
“我们对代码生成的探索留下了巨大的改进空间，并暗示了更令人兴奋的想法，这些想法可以帮助程序员提高生产力，并向目前不编写代码的人开放这个领域，”DeepMind 团队写道。
在这个演示站点上，您可以了解更多关于 AlphaCode 是如何创建的以及各种问题的解决方案。 DeepMind 的股价 2/2/22 是 2,959.09 美元。