AI編程登上Science封面：AlphaCode打競(jìng)賽，三分之二賽題一遍過，成績(jī)超過一半程序員

蕭簫 2022-12-09 12:20:15 來源：量子位

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量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

DeepMind的NS論文又新添一篇。

這回，是“信息學(xué)競(jìng)賽選手”AlphaCode，登上了最新一期Science封面。

對(duì)，就是那個(gè)悄悄潛入10場(chǎng)編程比賽敲代碼，成績(jī)超過了一半人類的編程AI。

并且就在這篇最新更新的論文中，DeepMind還首次透露了AlphaCode的“一次通過率”：66%。

也就是說，AlphaCode近三分之二的提交，都是一次AC（Accepted）的。

CMU博世人工智能中心教授J. Zico Kolter的最新評(píng)論文章也同時(shí)發(fā)表在了這一期Science上，他認(rèn)為：

AlphaCode不僅僅是復(fù)制現(xiàn)有的解決方案。

在面對(duì)以前沒見過的編程題時(shí)，它表現(xiàn)得非常好，無論它是在多大程度上真正“理解”了這個(gè)任務(wù)。

而在DeepMind的官方推特下，還有不少人把AlphaCode同當(dāng)紅炸子雞ChatGPT聯(lián)系了起來。

有人已經(jīng)迫不及待看到兩者同臺(tái)演出：

首次通過率66%

盡管AI編程領(lǐng)域，GitHub的Copilot已經(jīng)快進(jìn)到收費(fèi)模式，甚至還和程序員們“法庭上見”了。

但在DeepMind看來，AlphaCode還是頗有些不同之處。

一方面，編程競(jìng)賽對(duì)于AI而言本身就是比純編程更為復(fù)雜的任務(wù)，關(guān)鍵是要為無法預(yù)見的問題構(gòu)建解決方案。

另一方面，在架構(gòu)上，AlphaCode采用了不同的機(jī)制來編碼賽題文本。

值得一提的是，AlphaCode“打”的這10場(chǎng)編程比賽都來自Codeforces。

相比其他針對(duì)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的編程比賽，Codeforces更偏好考查思維能力，這意味著AI無法僅僅通過“背題”來完成挑戰(zhàn)。

例如這是Codeforces上關(guān)于1553D問題的描述：

有兩個(gè)字符串s和t，都是由小寫字母組成。對(duì)于字符串s，我們從前向后掃描整個(gè)字符串。

如果按下Backspace鍵，就刪除該光標(biāo)前到上一個(gè)未刪除字符之間的所有字符。

也就是說，假設(shè)字符串s是”abcbd”，你分別在第一個(gè)位置和第四個(gè)位置按下Backspace，那么將得到字符串”bd”。

因?yàn)樵诘谝粋€(gè)光標(biāo)位置前沒有字符，所以第一次沒有動(dòng)作。第四個(gè)光標(biāo)位置前的字符是c，上一個(gè)未刪除字符是a，所以按下Backspace將刪除前三個(gè)字符”bd”。

針對(duì)這個(gè)“前提”，我們需要解決的問題如下：

我們能否從前向后掃描一次s字符串，讓s變?yōu)閠？如果可以就輸出YES，否則輸出NO。

針對(duì)這個(gè)問題，AlphaCode給出的解法如下：

那么，我們只需要給定輸入的字符串?dāng)?shù)量（4）和具體的字符串內(nèi)容，就能讓程序輸出對(duì)應(yīng)的結(jié)果：

第一組ababa（ba），第二組ababa（bb），第三組aaa（aaaa），第四組aababa（ababa）。

對(duì)此程序輸出的結(jié)果分別是YES、NO、NO和YES。

在做題過程中，AlphaCode的“解題思路”也不再是黑箱。

它不僅成功解決了問題，還能將代碼和注意力高亮的對(duì)應(yīng)位置顯示出來：

上述還只是AlphaCode解的其中一道題。

整體來說，在Codeforces平臺(tái)舉辦的編程比賽模擬評(píng)估中，AlphaCode在超過5000名參與者的比賽中平均排名前54.3%——擊敗了一半的選手。

并且第一次提交就通過的概率達(dá)到了66%。

AlphaCode是如何讀題寫碼的

所以，AlphaCode究竟是憑借什么原理達(dá)成這一“戰(zhàn)果”的呢？

它仍然基于預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的范式打造，采用Transformer架構(gòu)，其中編碼器具備“解讀能力”，解碼器則具備“寫碼能力”。

這次發(fā)表在Science上的論文，也給出了更直觀的原理圖，并以Python作為案例，講解具體訓(xùn)練的過程。

在預(yù)訓(xùn)練（pre-training）時(shí)，研究人員會(huì)先整理出GitHub上的各種代碼集，并“喂”給AlphaCode上的編碼器和解碼器。

以Python上的print(“hello”)為例，這里print()是一個(gè)常見的函數(shù)，即“打印輸出”，”hello”則是具體需要打印輸出的內(nèi)容。

經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練后的模型，就具備了基本的“按指令完成任務(wù)”的要求，其中編碼器負(fù)責(zé)生成指令，解碼器則負(fù)責(zé)填充剩余的部分。

在微調(diào)（fine-tuning）環(huán)節(jié)，研究人員會(huì)整理出競(jìng)爭(zhēng)性編程競(jìng)賽的數(shù)據(jù)集，包括問題和解決思路兩部分，并以GOLD與tempering作為訓(xùn)練目標(biāo)，進(jìn)一步減少搜索空間。

其中，問題以注釋#的形式交給編碼器“學(xué)習(xí)”，解決思路則交給解碼器來嘗試?yán)斫猓?/p>

微調(diào)完成后，解碼器就懂得通過編碼器生成注釋的內(nèi)容，來嘗試輸出對(duì)應(yīng)的代碼。

經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)后，就來到了最終的評(píng)測(cè)環(huán)節(jié)。

Codeforces的題目會(huì)被直接以注釋的形式交給編碼器，解碼器則嘗試輸出數(shù)百萬個(gè)不同的程序，對(duì)它們進(jìn)行過濾和聚類（cluster）之后，提交其中的10個(gè)程序來解決問題。

（當(dāng)然前面也提到，有不少問題在第一次提交后就通過了）

對(duì)于AlphaCode的出現(xiàn)，有程序員調(diào)侃稱“可以在藝術(shù)家旁邊排隊(duì)等領(lǐng)救濟(jì)糧了?！?/p>

不過，DeepMind官方對(duì)于AlphaCode的定調(diào)并非“AI版程序員”，而是希望它作為一個(gè)輔助的角色出現(xiàn)在編程工作中：

我們希望它能作為軟件開發(fā)者的助手，尤其是為0編程基礎(chǔ)的人提供寫代碼的機(jī)會(huì)。

論文地址：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abq1158

參考鏈接：
[1]https://www.science.org/doi/10.1126/science.add8258
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/wZcY_hEk_M61wTJVVIXfIg
[3]https://www.deepmind.com/blog/competitive-programming-with-alphacode