Les programmeurs hallucinaient déjà avec CoPilot et ChatGPT, mais maintenant DeepMind va plus loin avec AplhaCode

CoPilot est apparu comme une révolution pour les programmeurs et malgré la controverse, il semble imparable. Tu n’es pas seul. ChatGPT, le phénomène viral des derniers jours, pointe aussi des voies et programmes dans ce que vous lui lancez. Si ces moteurs d’intelligence artificielle nous semblaient déjà incroyables, attendez, maintenant un nouveau moteur arrive qui va encore plus loin.

AlphaCode. Ce nouveau système d’intelligence artificielle vient du célèbre DeepMind, une filiale de Google. L’entreprise a passé des années à atteindre des jalons uniques : elle a réussi à surpasser les humains à Go ou StarCraft II, elle a surpassé d’autres machines aux échecs, mais elle a également aidé des archéologues, des pharmaciens, des mathématiciens et des biologistes. Maintenant, les responsables ont voulu voir comment il se comportait dans le monde de la programmation, et le résultat, appelé AlphaCodec’est incroyable.

mieux que les humains. Bien que CoPilot et ChatGPT soient les plus populaires, la véritable référence pour les systèmes de programmation d’IA était Codex, publié en 2021 par OpenAI et formé avec plus de 100 Go de code de GitHub. Dans DeepMind, ils ont également entraîné leur système avec le code de ces référentiels, mais en plus avoir ajouté formation basée sur des problèmes collectés lors de concours de programmation. Par exemple, déterminez le nombre de chaînes binaires de longueur « n » qui n’ont pas de zéros consécutifs.

Des millions de solutions candidates. Face à un nouveau problème, AlphaCode génère des solutions candidates en Python ou C++ et les filtre pour ne pas contempler celles qu’il juge mauvaises. Codex a généré des centaines de solutions, mais DeepMind a réussi à faire en sorte qu’AlphaCode en génère plus d’un million.

le meilleur parmi tant d’autres. À partir de là, il prend environ le meilleur 1% d’entre eux et les regroupe en « clusters » en analysant les similitudes entre les sorties et les entrées. Cela permet d’envoyer les résultats regroupés par stratégie, tactique de programmation et résultat, ce qui permet de proposer des alternatives et ainsi d’offrir plus de possibilités pour résoudre le problème.

Résout un problème sur trois. Après la formation, les responsables de DeepMind ont révélé Dans la science qu’AlphaCode résolvait environ 34% des problèmes qui lui étaient assignés. Le codex, qui était déjà bon, ne dépassait pas les 10 %.

AlphaCode contre les humains. Pour démontrer sa capacité, DeepMind a inscrit AlphaCode dans des compétitions de programmation en ligne impliquant des programmeurs humains. Dans les événements avec au moins 5 000 participants, le système a battu 45,7% de tous, mais le plus surprenant était autre chose.

La créativité. Bien que sa formation soit basée sur le code de GitHub et que l’on s’attend donc à ce que les solutions soient similaires au code qui y est publié, AlphaCode n’a pas dupliqué de grandes sections de code ou de logique d’algorithme. Essentiellement, il créait quelque chose de nouveau. Il n’est pas parfait et commet quelques erreurs, mais le développement est prometteur et rouvre le débat sur la créativité dans les machines.