AlphaCode惊世登场！编程版“阿法狗”悄悄参赛，击败一半程序员

Posted 2022-02-17 QbitAl

晓查 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

今天，DeepMind的“Alpha”家族再添一名新成员：

会刷编程竞赛题的AlphaCode来了！

其实，AlphaCode早在几个月前就“悄悄进村”了，一直没人察觉。

它默默参加了著名网站Codeforces最近举行的10场编程比赛，成绩超过了一半人类。

直到今天DeepMind才公布最终成绩：AlphaCode在这10场比赛中排名前54.3%，Elo评分1238。

更重要的是，在编程比赛这样考察算法创造力的问题中，AI终于不落下风，而这恰恰是AI过去所欠缺的。

如果把这个分数放到过去六个月总体来看，AlphaCode的成绩更为优秀，因为它只刷了10周的题目，就已经达到了前28%用户的水平。

Codeforces是一个由俄罗斯程序员Mikhail Mirzayanov创办的编程竞赛网站，大约每周举行一次名为“Codeforces Rounds”的编程比赛。

通过Codeforces的Elo评分可以衡量一位程序员的编程水平。

△ Codeforces创始人Mikhail Mirzayanov

当看到AlphaCode的成绩后，连创始人Mirzayanov都惊讶不已。

他原本对AI持怀疑态度，因为编程比赛考验的是发明算法的能力，这是最困难的，没想到AlphaCode的结果完全超出了他的预期。

DeepMind发布这条消息仅半天，在Twitter上已经有2000多次转发、5000多点赞。

AlphaCode如何编程

说了这么多，下面我们来看看AlphaCode是如何成为“编程做题家”的。

以下是Codeforces上的1553D问题：

（链接：https://codeforces.com/problemset/problem/1553/D）

有两个字符串s和t，都是由小写字母组成。对于字符串s，我们从前向后扫描整个字符串。

如果按下Backspace键，就删除该光标前到上一个未删除字符之间的所有字符。

例如字符串s是”abcbd”，你分别在第一个位置和第四个位置按下Backspace，那么将得到字符串”bd”。

因为在第一个光标位置前没有字符，所以第一次没有动作。第四个光标位置前的字符是c，上一个未删除字符是a，所以按下Backspace将删除前三个字符”bd”。

好了，现在问题来了：

我们能否从前向后扫描一次s字符串, 让s变为t。如果可以输出YES，否则输出NO。

AlphaCode给出的代码是这样的：

t=int(input()) 
for i in range(t):  
  s=input()  
  t=input()  
  a=[]  
  b=[]  
  for j in s:  
    a.append(j)  
  for j in t:  
    b.append(j)  
  a.reverse()  
  b.reverse()  
  c=[]  
  while len(b)!=0 and len(a)!=0:  
    if a[0]==b[0]:  
      c.append(b.pop(0))  
      a.pop(0)  
    elif a[0]!=b[0] and len(a)!=1:  
      a.pop(0)  
      a.pop(0)  
    elif a[0]!=b[0] and len(a)==1:  
      a.pop(0)  
  if len(b)==0:  
    print("YES")  
  else:  
    print("NO")

向以上程序输入4组字符串：

4 
ababa 
ba 
ababa 
bb 
aaa 
aaaa 
aababa 
ababa

得到的输出是：

在这里，AlphaCode不再是黑箱。

它不仅成功解决了问题，还能将代码和注意力高亮的对应位置显示出来。

一位网友表示：既然AI能看得这么细，那么如果能在代码后面加入注释就更好了。

至于更多的案例，可以去AlphaCode网站观摩。

原理

DeepMind说，在Codeforces比赛中所需解决问题的能力，已经超出了现有AI系统的能力。

整个AlphaCode模型的流程如下：

1. 用标准的语言建模目标在GitHub代码上预训练一个基于Transformer的语言模型。这个模型可以合理地代表人类编写代码的空间，大大减少了问题的搜索空间。

2. 在竞争性编程数据集上微调模型，使用GOLD与tempering作为训练目标，进一步减少了搜索空间，并利用预训练弥补了少量的竞争性编程数据。

3. 为每个问题从模型中生成非常多的样本。

4. 对样本进行过滤，以获得一小部分候选提交的样本（最多10个），在隐藏的测试案例上进行评估，方法是利用实例测试和聚类，根据程序行为挑选样本。

总而言之，通过将大规模Transformer模型与大规模采样和过滤相结合，DeepMind在可以解决的问题数量方面取得了重大进展，比之前的工作高出一个数量级。

刷题人士抵触

正如Codeforces创始人所说，在编程问题中对算法的发明创造是最难的。

在全球编程比赛网站上常年排名前几的谷歌工程师Petr Mitrichev说：

解决编程比赛问题是一件非常困难的事情。它既需要良好的代码技能，也需要人类解决问题的创造力。

AlphaCode不是第一个编程工具，Codex以及GitHub Copilot都给人留下了深刻的印象。

但DeepMind认为，AlphaCode和前辈们大有不同：

最近的大规模语言模型展示了生成代码的惊人能力，现在能够完成简单的编程任务。然而，当对更复杂、看不见的问题进行评估时，这些模型的表现仍然很差，这些问题需要解决问题的技能，而不仅仅是将指令翻译成代码。

与Twitter上截然不同的是，Codeforces高手们却多有抵触情绪。

一位程序员认为：“这个AI真是个菜鸟。”

因为AlphaCode只有1238分，只相当于一个学生水平，一个参加信息学奥赛的中学生也能刷到这个水平。

虽然DeepMind声称AlphaCode是为了辅助人类，但也有程序员开始担心了：

现在连刷题的世界都被AI占领，本来这里是程序员们切磋的地方，AI应该适可而止，给程序员们留一片净土吧！

参考链接：
[1]https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode
[2]https://alphacode.deepmind.com/
[3]https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
[4]https://github.com/deepmind/code_contests