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学CS?你学的过谷歌么?

程序员慌了吗?谷歌编程机器人已达人类平均水平

文章来源: 每日经济新闻 于  - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!

(被阅读 9555 次)

  

近期,世界著名的编程竞赛网站Codeforces发布了一篇名为《AlphaCode ( DeepMind) Solves Programming Problems on CodeForce》的文章,将 AlphaCode带入人们的视野,更让DeepMind再次霸榜各大媒体的头条,这也是DeepMind在2015年成功推出阿尔法狗(AlphaGo),击败人类最强围棋选手之后,再次推出改变世界的重榜产品。
继开发了围棋机器人AlphaGo和人工智能预测蛋白折叠系统AlphaFold之后,谷歌旗下AI公司DeepMind日前又宣布创建了重磅编程机器人系统AlphaCode,并且编程水平已经达到人类程序员的平均水平。

DeepMind表示,AlphaCode编写计算机程序的能力已经达到非常具有竞争力的水平。在与人类程序员的比赛中,AlphaCode的排名可以达到中等水平,跻身前54%之列,标志着人类向自主编码迈出重要一步。

据DeepMind官网介绍,AlphaCod是由谷歌在英国的AI部门发明的一种人工智能工具,该工具可以像真实参加竞赛的程序员一样,参加各大编程竞赛,并且还可以结合批判性思维、逻辑、算法、编码和自然语言理解的新问题来提供解决方案。在正式登场之前,DeepMind已在编程竞赛中测试了AlphaCode的真实“水平”。

Codeforces每周都会举办一到两次算法比赛,并且具有独特的天梯排名上分系统,AlphaCode默默参加Codeforces最近举行的10场编程比赛之后,获得了超过了一半人类程序员的好成绩,最终排名前54.3%,Elo评分1238。
就连Codeforces创始 Mikhail Mirzayanov也亲自下场为AlphaCode打Call,除了一些Codeforces的表现远超预期等客套话,Mirzayanov的一个重要观点就是AlphaCode似乎表现出了比较强的创造性,这点很不寻常。

这次DeepMind给AlphaCode选择的编程网站Codeforces很有必要向大家介绍一下的,与目前日趋商业化的力扣(LeetCode ) 不同,Codeforces最大的特点就是代码和题解的公开。所有人都可以随意查看其它大牛的代码,非常符合开源的调性,而且Codeforces题目一般都不是那种传统科班的考察项目,往往会在题目中设置比较多的思维陷阱,而对于数据结构以及经典算法的相对没有那么侧重。

DeepMind首席研究科学家Oriol Vinyals表示,该研究仍处于早期阶段,但初步结果显示出创建一个解决编码程序挑战的自主系统的可能性。“在这一领域,目前只有人类可以做到。”Vinyals表示,“从长远来看,我们对AlphaCode在帮助程序员和非程序员编写代码、提高生产力或创造新的软件制作方式方面的潜力感到兴奋。”

AlphaCode目前仍无法击败最好的人类程序员。批评者还警告,必须特别仔细地检查由机器生成的代码是否存在错误或不可预见的影响,包括易受网络攻击的脆弱性等。



但DeepMind最终希望这种人工智能工具可以解决需要批判性思维、逻辑和语言理解的开放式问题。Vinyals表示,短期来看,AlphaCode可以成为程序员的助手,而长期来看有朝一日该系统将能够编写自己的软件。

对AlphaCode进行挑战测试的网站Codeforces创始人Mike Mirzayanov在一份与DeepMind的联合声明中表示:“我可以肯定地说AlphaCode的结果超出了我的预期,我认为AlphaCode已经达到了一个有前途的新竞争对手的水平。但实现算法并不是最困难的,发明算法才是。”

AlphaCode并不是第一个生成计算机代码的AI工具,很多科技公司都在开发类似的应用程序。去年6月,微软和AI实验室OpenAI已将语言生成程序改编为能够完成代码字符串的自动化程序。对于终端用户来说,这些系统就像Gmail的智能编写功能一样,可以完成人们正在编写的任何内容。

“虽然人类程序员今天可能还是拥有优势,但是AI必将会在很多领域全面超越人类,这只是时间问题。”自动驾驶公司AutoX创始人、董事长肖健雄表示。

AI被认为是帮助人类了解周围世界最有效的工具,也是科技巨头的兵家必争之地。DeepMind公司2014年被谷歌以6亿美元的价格收购,2019年微软斥资10亿美元资助了OpenAI公司,Meta公司也拥有强大的AI Research部门,这些实验室领导了全球最先进的AI研发工作。

DeepMind联合创始人兼CEO丹密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)曾表示:“ DeepMind的最终愿景一直是构建通用AI,最大程度地加快科学发现和研究的步伐。”
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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 望子成龙 / 学CS?你学的过谷歌么? +1

    程序员慌了吗?谷歌编程机器人已达人类平均水平

    文章来源: 每日经济新闻 于  - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!

    (被阅读 9555 次)

      

    近期,世界著名的编程竞赛网站Codeforces发布了一篇名为《AlphaCode ( DeepMind) Solves Programming Problems on CodeForce》的文章,将 AlphaCode带入人们的视野,更让DeepMind再次霸榜各大媒体的头条,这也是DeepMind在2015年成功推出阿尔法狗(AlphaGo),击败人类最强围棋选手之后,再次推出改变世界的重榜产品。
    继开发了围棋机器人AlphaGo和人工智能预测蛋白折叠系统AlphaFold之后,谷歌旗下AI公司DeepMind日前又宣布创建了重磅编程机器人系统AlphaCode,并且编程水平已经达到人类程序员的平均水平。

    DeepMind表示,AlphaCode编写计算机程序的能力已经达到非常具有竞争力的水平。在与人类程序员的比赛中,AlphaCode的排名可以达到中等水平,跻身前54%之列,标志着人类向自主编码迈出重要一步。

    据DeepMind官网介绍,AlphaCod是由谷歌在英国的AI部门发明的一种人工智能工具,该工具可以像真实参加竞赛的程序员一样,参加各大编程竞赛,并且还可以结合批判性思维、逻辑、算法、编码和自然语言理解的新问题来提供解决方案。在正式登场之前,DeepMind已在编程竞赛中测试了AlphaCode的真实“水平”。

    Codeforces每周都会举办一到两次算法比赛,并且具有独特的天梯排名上分系统,AlphaCode默默参加Codeforces最近举行的10场编程比赛之后,获得了超过了一半人类程序员的好成绩,最终排名前54.3%,Elo评分1238。
    就连Codeforces创始 Mikhail Mirzayanov也亲自下场为AlphaCode打Call,除了一些Codeforces的表现远超预期等客套话,Mirzayanov的一个重要观点就是AlphaCode似乎表现出了比较强的创造性,这点很不寻常。

    这次DeepMind给AlphaCode选择的编程网站Codeforces很有必要向大家介绍一下的,与目前日趋商业化的力扣(LeetCode ) 不同,Codeforces最大的特点就是代码和题解的公开。所有人都可以随意查看其它大牛的代码,非常符合开源的调性,而且Codeforces题目一般都不是那种传统科班的考察项目,往往会在题目中设置比较多的思维陷阱,而对于数据结构以及经典算法的相对没有那么侧重。

    DeepMind首席研究科学家Oriol Vinyals表示,该研究仍处于早期阶段,但初步结果显示出创建一个解决编码程序挑战的自主系统的可能性。“在这一领域,目前只有人类可以做到。”Vinyals表示,“从长远来看,我们对AlphaCode在帮助程序员和非程序员编写代码、提高生产力或创造新的软件制作方式方面的潜力感到兴奋。”

    AlphaCode目前仍无法击败最好的人类程序员。批评者还警告,必须特别仔细地检查由机器生成的代码是否存在错误或不可预见的影响,包括易受网络攻击的脆弱性等。



    但DeepMind最终希望这种人工智能工具可以解决需要批判性思维、逻辑和语言理解的开放式问题。Vinyals表示,短期来看,AlphaCode可以成为程序员的助手,而长期来看有朝一日该系统将能够编写自己的软件。

    对AlphaCode进行挑战测试的网站Codeforces创始人Mike Mirzayanov在一份与DeepMind的联合声明中表示:“我可以肯定地说AlphaCode的结果超出了我的预期,我认为AlphaCode已经达到了一个有前途的新竞争对手的水平。但实现算法并不是最困难的,发明算法才是。”

    AlphaCode并不是第一个生成计算机代码的AI工具,很多科技公司都在开发类似的应用程序。去年6月,微软和AI实验室OpenAI已将语言生成程序改编为能够完成代码字符串的自动化程序。对于终端用户来说,这些系统就像Gmail的智能编写功能一样,可以完成人们正在编写的任何内容。

    “虽然人类程序员今天可能还是拥有优势,但是AI必将会在很多领域全面超越人类,这只是时间问题。”自动驾驶公司AutoX创始人、董事长肖健雄表示。

    AI被认为是帮助人类了解周围世界最有效的工具,也是科技巨头的兵家必争之地。DeepMind公司2014年被谷歌以6亿美元的价格收购,2019年微软斥资10亿美元资助了OpenAI公司,Meta公司也拥有强大的AI Research部门,这些实验室领导了全球最先进的AI研发工作。

    DeepMind联合创始人兼CEO丹密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)曾表示:“ DeepMind的最终愿景一直是构建通用AI,最大程度地加快科学发现和研究的步伐。”
    • 早晚的事。以后各行业只有顶尖的人需要工作。其余的人领基本收入做自己爱好的事,偶尔出些成果。 +4
      • +100 +1
      • 我也喜欢这个结果,基本收入不做事只拿钱呵呵。不过,CS难道就是编程么?谷歌的这个AI项目只是一个辅助编程的项目而已,哪里可以取代整个CS?它本身就是属于CS的东西。 +2
    • AI不仅会冲击普通程序员,应该会冲击90%的一般脑力劳动者,比如家庭医生,律师,会计,金融,计算机等。最顶级的还是靠人。将来大家都拿全民基本收入,大家谈论的是消费,生产端交给机器人即可。 +2
    • anyway如果这个世界最后剩下100人的话,大部分还是程序员。其它的都先死了。 +1
    • 早着呢 +1
      • 这个迭代快的很,ALPHAGO击败顶尖人类也就一两年时间。然后就是腾讯等快速模仿。这个东东实现可以在云上安装,那些大厂巨头不缺算力。
        • 话说学完cs撸胳膊挽袖子正准备大干一场,先拿下几个传说中40万的offer再说。突然发现世道变了,人心散了。想起天天补习,日日刷题的时光,不胜唏嘘。。。 +2
          • 原来是在盯着人家拿四十万。拿四十万的人数可不少,拿五十万的都有几个,如果真要是好奇想知道。
            • 教培行业被取缔之前也是日日笙歌,吃着火锅唱着歌,天天煮酒论论英雄嘛。 +1
          • 再刷也刷不过机器啊,谷歌既然有了原创机器,进化至更高级只是时间问题。
            • 个人感觉是的。谷歌可能留给行业内浑水摸鱼的童鞋们喝酒吃肉的时间不多了。
        • AlphaGo解决的是一个单一的目标明确的问题,所以AI能做到极致。 “编程”本身不是一个问题,把一个应用问题解析成一个能编出程序的问题,才是难点,想想世界上有多少不同的应用问题?下围棋只是其中的一个。AI永远都不可能取代程序员。 +1
          • 恰恰谷歌这个编程机器就是在与人同类环境解决问题达到54%。对于谷歌来讲进化改进只是时间问题。
            • 所以不要被新闻蒙蔽了。这个54%的得分,是由一个编程竞赛网站得出的结论。这种竞赛网站的题,每一个都是被设计成可以编出程序来的问题,AI应该完胜人类才对。平时码工干活,可不是在做竞赛题,一般是在解决些实际应用问题吧,AI连题目都会理解不了。 +1
              • 做架构师的没几个,大多是机器一样的码工,只是执行命令写CODE。 +1
          • deepmind 远景就是通用ai。Google 的alphacode 显然不是冲着某类问题设计运行的。而提出问题和规划如何解决问题可能并不需要太多人手。我相信靠Google的技术人才和资金储备,这次狼可能真的要来了。 +1
            • 谷歌和facebook两家给普通人的印象是科技公司,其实它们是广告公司,主要收入来源是广告,分别占80~85%和90%,靠广告的资金收买技术人才维护它们的广告平台,同时推出些新鲜和免费的玩意提升影响。
              • 说的正是,谷歌还算是搞点科技,FB可是做着昧着良心的生意。现在被TikTok打得灰头土脸。
                • FB太单一,纯软件,social media, 要是像特斯拉,车+软件,亚马逊retailers +软软也好些
              • 世界第三大科技公司好么。要人有人,要技术有技术, 1400亿美金兜里揣着。不能小觑啊。
    • 无论对于谷歌还是这个世界来说,这都是具有划时代意义的。
    • 大部分程序员会被机器代替
      • 在替代掉程序员自己之前,他们会想办法先替代掉其它行业的中低级,
      • 取代了程序员又怎样?取代得了CS么?CS又不仅仅是编程,这些唬人的文章而已,不要忘记了基本概念。冲谷歌这种东西,咱们更得去学CS了。
    • 程序员是个充满矛盾的行业,谷歌编程ai想提高目前还需要人工,所以程序员既想看到自己创造一个神出来,可又要给自己留个开关,可以杀掉神。这个是其它行业不太容易体会的 +1
    • 想成人类?你干得过机器人么?
    • 人类平均水平这个说法,水分大了去了……
    • 这些都是用来圈钱的,股市一崩就些公司都彻底消失。这种故事已经讲了很多年了,比如某语言出来以后小学生也能写程序. Facebook这几年招了很多人去搞什么Metaverse,最后就是一地鸡毛
      • 想起AIEQ了,不知道有多少人真金白银的放进去?
      • 哈哈,谷歌不缺钱,也不用圈。我估计他们CFO天天发愁帐上1400亿美元怎么花。 +1
      • 写CODE的码工去搞或领导虚拟设备笑死人。
    • 计算机和程序本来就是人发明的,设计的,人脑写程序没优势。再发明个东西将编程自动化,应该没啥难度,我觉得比围棋还简单呢
    • 那些挤破头才能进入的专业,学生天分在那里,就算是行业不景气了,转行以后也不比其他人差多少——参考文科博士IT高管荡木君的成功之路。 +3
      • 你能跟老荡比吗? 人家一杯咖啡能搞定的, 你带个红烧熊掌去都不一定行。 +2
      • CS码工数理基础没有工程类的强,这是个大问题。就像FB搞不好虚拟设备的垂直软硬整合 +1
        • 你说理化可以,不要把数学包含进去。
          • CS的数学没有工程学的多,CS基本本科就能找到很好的工作因为更偏应用。但工程本科大多时间在数理基础,要博士才有比较深的应用方向 +1
            • 原来你不是说“基础”,还有,码工也不能叫CS码工吧?CE出来也相当多的做了码工,还有高中毕业的也可以做码工,还有转行做码工的。
              • 这道也是,我比较的是CS正统所学的
            • 确实,尤其航天工程的学生数理基础太强了。
    • 脑子有点乱,躺平,尽量躺平。。。
    • Alphago击败人类最项尖棋手后,人类想战胜AI已无可能,按理说人类就不必下棋了,但事实上并非如此。棋类运动反而更红火,各类赛事的奖金更多。楼主能解释为什么吗?
      • 自娱自乐?
        有人看广告呗。可能也是惯性思维,意义的确不大。人跑的再快有机器人快么?就是图个乐。娱乐至上。但40万是真金白银啊。你是公司老板你可以想想是请个Google alphacode 合算还是请一个个的初出茅庐的程序员更合算。就算还是需要最后审核的团队,可能也是另一betacode 来审核了。。。
        • 在人类没有失去对AI的控制权之前,不会把一切都交给A I
      • 经常出现类似的新闻,Ai要取代这个,统治那个。不这么吹,画大饼,这些人吃什么。 +2
        • 确实取代了, 大家的棋都ai化了. 象棋, 王天一的棋老早ai化, 导致当时有人骂他说上厕所看手机. 有时候老一代人惯性思维太严重了.
          • 从90年代开始,计算机打败国际象棋冠军开始,到现在20多年了。请问Ai现在取代了什么行业或职位,让什么人失业了?
            • 也许我用词不是非常准确, 重点是我看到了AI影响象棋和围棋的发展趋势. 还是非常明显的.
            • 饭要一口一口吃嘛,吃饱之前你不能说刚吃的2个包子没用,就是刚好吃饱这第三个包子有价值。从alpha go, 到 alpha Fold, 最近的alpha code,显然是越来越有价值和前景的。
              • 那就说已经吃到肚子里或者肯定能吃进去的,吃几个说几个。别整天吃两包子就说吃 1000 个包子啥感觉。
                • 刚起步,已经超越55%了。那你说说为啥非要天荒地老呢。
                  • 刚起步就说刚起步的话,吹的牛像是刚起步的样子吗?要取代各行各业的职位,楼主文章说要取代码工。未来能否取代码工我不知道,但在我稍微有点了解的硬件领域,好像没看见一点 AI 的影子。
                    • 一叶知秋嘛。谷歌自己没吹,也没说抢谁的蛋糕,谦虚的一塌糊涂。可是力透纸背啊。技术进步日新月异,不得不感慨要挣40万得动作快些了。
      • 因为有了AI以后, 大家的水平普遍水涨船高, 竞争更加激烈. 中国象棋再也出现不了胡荣华, 许银川,王天一 那样睥睨一切的绝顶高手, 围棋也是如此, 柯洁也明显的失去了统治力.
        • 这不是好事情吗? 群雄逐鹿的场面好过沉闷的大一统,有竞争才有进步 +1
      • 技术的进步会带来更多的更优质的工作。比如机器织布发明后,妇女就可以走出家门去工厂,整个服装业都发生了根本变化,销售业也发展了,再高端些的服装设计、漂亮模特也越来越多。AI现在才起步,能对社会产生的影响现在还不好预测,但肯定会是正面的。
        • 原来需要生产线上大家拧螺丝,有了机器人大家都歇了。软件的可扩展性更是一台电脑全齐活。打个瞌睡的功夫alpha code就编出来了,人怎么竞争啊。对社会来说自然是进步,效率大大提高。但对大多数码工这可能就是切实的威胁和挑战了。
          • 非常遗憾,现在生产线上还是人在拧螺丝,富士康生产线上还得靠劳力密集。高大上的AI 到现在连拧螺丝都没做到。
            • 机器人需要成本。资本家们不是做不到而是不合算。软件就不一样了。一台电脑联个网线。你提要求,他就把活干了。当然,代码论行收费。😁
              • 还别说,就是做不到。记得几年前特斯拉就希望用机器人,做尽可能的自动化生产,结果是产能一直无法达标。软件不了解,但无论是电子,机械行业的设计都是人脑在设计,人提要求,软件能自动干些活,辅助人的设计,但是本质上还是人在设计。 +2
          • 大多数码工的命运如何,我一点都不关心,我只要知道AI的发展,对于TOP的CS人员是个好机遇就行了。我还希望华人在这个TOP CS里占的比重越多越好。 +1
            • 不到博士级别免谈AI。Coder就是Coder
              • 如果有不少本科的在名公司做AI研究,你准备怎么办? +1
                • 看了一下DEEPMIND, Research 全是PHD要求。Engineer Department无此要求。
                  • 招人广告当然要那么写。不要忘了有不少学生本科就去这些AI公司实习过又拿到return offer的,后来真回去的,工作title就是Research Scientist,可不是去打杂的。
                    • 可能吧。包括DeepMind?小公司,初创企业随便给个好听的Title不作数的。
                  • 而且AI,神经网路这种东西并不是纯软件的范畴,离不开芯片
                • 我是说滑铁卢这种实用型本科根本谈不上AI,可以说任何本科都够不上AI。当然公司给的项目抬头怎么样都行,要知道自己也可以封总裁CEO。 +1
                  • 这段话给我的可靠信息是你不了解滑铁卢,也不了解名AI公司的人员组成。 +2
        • 炒股的人都知道“空头不死多头不止”,用于CS和AI的前景,也是适用的
    • 十几年前, +1
      我参加一个硬件的国际学术会议。休息期间,几个华人围在一圈互相聊天,互相认识。这时,来了一个中年模样的来自日本的华人凑了过来,开始不顾旁人的滔滔不绝的宣讲:现在的时代是软件的时代,硬件已经没搞头了,软件才是未来的方向,他是搞软件的。周围一圈的华人都面面相觑,没人接话。过了一会,这日本哥们讲累了,离开了。剩下的华人的共识是这哥们有病,到硬件会议来砸场子。
      • 😄
      • 现在所有的大厂都重视硬件了因为要做软硬垂直整合,有些根本是临时抱佛脚像FB。像苹果掌握了最先进的芯片就处于绝对优势。
    • 去年 7 月份就有了个 github copilot,你随便把一道 leetcode 题敲成注释行或函数名,它就把代码填全 ---- 照样,大把大把刷 leetcode 题的人类去年拿到了 20-40 万年薪。
      • 显然不是去年今年发生了什么, +1
        甚至也和明后年大概率无关。人工智能的学习速度在alpha go上我们都见识过。谷歌做背书的这次break through起点不低,可能是颇具深远影响的。而谷歌对于alpha code 的商务化也有比 alpha go 高得多的前景和热情。从这个角度看,留给低头忙着拉车和准备拉车的时间不多了。
    • 不管如何,CS在之前的若干年里被多次看衰,但一直火到现在,而且,说到 AI 带来的威胁,但是最近 CS 的又一次火热,反而是这些新技术带起来的,从前些年的大数据,云计算,到 AR/VR, 到现在的 AI,元宇宙这些东西。你总不能说谷歌搞的这些项目全都不是CS专业的人吧?
      • 当然都是。可预见的未来可能就不都是,然后是大部份不是,最后可能基本都不是了。
      • CS也就这几年才火得不行,至少五六年前滑大CS都不难进,当然进去的不一定能从CS毕业
    • 哈,不需要学的过AI,学的过同事就行…… +1
      • 哈哈,AI 一看这里还有几个漏网之鱼于是马上给老板发了封email说 I can do it, way cheaper,quite better, and much faster!😄
        • 机器人也得由程序员控制,
          更级换代就需要更多的程序员。随着人口下降,程序员的生存问题不大。实际上取代你的不是机器人,而是人,另外一小撮人。而更深的原因实际上是不断发展的产业革命。新的职业也许是智能机器控制员,机器人诊所医生...另外,机器人可能先去火星生活,为我们开拓新的空间,可是在这之前,需要大量程序员来开发。
        • 通俗的说吧,现在写电脑看的懂的,以后写AI看的懂的,换汤不换药…… +1
          • 感兴趣的,不服的,不屑的,都可以来围观一下这3天前出的73页报告。
            本文发表在 rolia.net 枫下论坛结论部分摘录如下:“In this work, we present AlphaCode, a system applied to code generation for competitive programming that can generate novel solutions to unseen programming problems. Evaluated on Codeforces, AlphaCode performs roughly at the level of the median competitor. We find that massively scaling up sampling and then filtering and clustering samples to a small set, together with new samplingefficient transformer architectures to support large scale sampling, are essential to achieving good performance. Our clean dataset and robust evaluation procedure also contributed significantly to guiding our research progress. We also show through detailed analysis that there is no evidence that AlphaCode copies important parts of previous solutions or exploits weaknesses in the problem structure. This indicates that our model indeed is able to solve problems it has never seen before, even though those problems require significant reasoning. Finally, we present the results of various model probings, and discuss broader impact and hazards of such code generation models.”更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net