Alphabet 傘下の AI 企業 DeepMind は、プログラミング コードを記述し、興味深い問題に対する斬新な解決策を見つけ、それをコーディング コンテストの中堅レベルの人間参加者と同等のレベルで実行できる AI を開発したと主張している。
「AlphaCode」と名付けられ、プレプリント論文[PDF]で詳細が説明されているこのツールは、「批判的思考、論理、アルゴリズム、コーディング、自然言語理解の組み合わせを必要とする問題」に取り組む能力を発揮することで、これまでの自動コーディングの取り組みを進歩させると言われています。
これまでのコード作成の取り組みでは、そこまでの高度なレベルには達していませんでしたが、単純な計算やプログラミング作業の処理を要求された場合は、十分に機能していました。
DeepMind の論文では、AlphaCode の開発者が 3 つの重要な要素に取り組んだと説明されています。
- 作業に使用するクリーンなデータセットを見つけます。コーディング コンテストでは、データを見つけるのは難しくないので、簡単に保護できます。
- 自然言語処理や画像認識に使用されるトランスフォーマーベースのアーキテクチャに沿って、適切なアルゴリズムを設計します。
- 多くのサンプルソリューションを作成し、それらをフィルタリングして、現在の問題に役立つ作業を見つけます。
その問題は、Codeforces が運営するコーディング コンテストに参加することでした。
AlphaCode が取り組んだ課題の 1 つは、次のように説明されています。
AlphaCode のソリューションは次のとおりです。
AlphaCodeのコードとその動作の説明。クリックして拡大
AlphaCodeはその課題をかなりうまくやり遂げました。プレプリント論文によると、参加したコンテストでは上位54.3%にランクインしたそうです。
そう、つまり、たくさんの人間に勝ったってこと。もしかしたら、プログラミングで生計を立てているかもしれない人間たちをね。
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この論文は、コードの世界へのより広範な影響を考慮しており、自動コーディングによって「再帰的に書き込み、自己改善できるシステムが生成され、急速に高度なシステムにつながる可能性がある」ため、潜在的なリスクの 1 つとして「高度な AI リスク」を挙げています。
そのことを心配する前に、この論文では、自動コーディングが人間のプログラマーにとって悪いニュースであるかどうかについて考察しています。
著者らの結論は、 「コードを書くことは仕事の一部に過ぎず、これまでのプログラミングの部分的な自動化の例（コンパイラや IDE など）は、プログラマーをより高い抽象度へと導き、より多くの人々にその分野を開放しただけである」ため、開発者は問題ないはずだというものである。
AlphaCode の詳細については、このポットとこの GitHub リポジトリを参照してください。
読者の皆様、ぜひ読んでみてください。もしかしたら、あなたの次の仕事のライバルになるかもしれませんよ。®
