Ученые из У ниверситета Райса разработали с ервис Bayou, который при помощи части кода с подсказками дописывает программу на Java. Н ейросеть использует в том числе неофициальные API. По мнению исследователей, это избавит разработчиков от необходимости самостоятельно внедрять «специфические правила, инструменты и протоколы».
Обучение
Сотрудники университета обучали ИИ распознавать структурные шаблоны в сотнях тысяч программ. Входные данные пользователя нейросеть связывала с одним из таких шаблонов и предлагала его реализацию.
Как это работает?
Пользователь вводит проект программы с недостающим куском кода и подсказками о том, как его заполнить. Bayou предлагает несколько наиболее подходящих вариантов. Как правило, текущая версия сервиса принимает код только с одним отсутствующим блоком.
Исследователи представят проект 1 мая 2018 года в Ванкувере на конференции ICLR .
Напомним, что в январе 2018 года в Visual Studio Code появились новые инструменты для разработки на Java. Среди них — Java Debugger, Java Test Runner, поддержка пошаговой фильтрации и другие.
Делаю нейросеть с нуля
Следите за новыми постами по любимым темам
Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.
Поделиться
Реклама на Tproger: найдем для вас разработчиков нужного стека и уровня.
Курс «SQL-Injection Master»
Старт 10 июля, 3 месяца, онлайн, от 11 997 до 35 990 ₽ в месяц
Курс «Анализ защищенности приложений Android»
Старт 10 июля, 3 месяца, онлайн, от 16 664 до 49 990 ₽ в месяц
Что думаете?
Комментирую от имени компании
Показать все комментарии
Фотография
Обсуждают сейчас
вот именно. Для 1 автомата 2 неправильные этикетке. Вот если бы было сказано, что «ПЕРЕПУТАНЫ» между собой три РАЗНЫХ, то вы были бы правы, а так прав Андрей. А «не те» — это может быть, что всего два названия
10 логических задач с собеседований, которые заставят застрелиться
2 часа назад
Л — логика.Короткий ответ: не нужна. Развёрнутый ответ: «Математика в программировании всё же есть, но на базовом уровне» . «Более сложная математика тоже бывает нужна».Статья хорошая, если рассматривать как рекламу школы (давайте объясним новичкам, что программирование это легко и весело, а то они боятся математики и не хотят к нам на курсы). А по сути — вводит людей в заблуждение. И окрылённые лёгкостью программирования выпускники недоумевают, чего это собеседование заканчивается после 3 минут общения с техлидом?Да, для того, чтобы накидать в редакторе интерфейс мобильного приложения и повесить обработчики событий кандидатская по физ-мату не потребуется. Но в основе программирования лежит алгоритмизация, а это — прикладная математика в чистом виде.Хотите волшебных айтишных зарплат — снимите розовые очки и готовьтесь к математике. Она понадобится и чем дальше — тем больше (любопытства ради погуглите «О собеседованиях на 700к/месяц»)
Источник: tproger.ru
НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python
Можно ли обучить нейросеть программированию? [закрыт]
Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме.
Закрыт 4 года назад .
Насколько технически выполнимым является создать нейросеть, обученную создавать код на каком-то ЯП?
Я не имею ввиду, что эта нейросеть обязана будет создавать изящный код на языке типа C++. Важен сам факт того, что она сможет кодить на примитивном ЯП. Не могу правильно сформулировать, но я имею ввиду создание нейросети, которая будет создавать код для какой-то одной цели. Например, для создания ОС.
Отслеживать
Даниил Середа
задан 14 авг 2018 в 9:13
Даниил Середа Даниил Середа
192 2 2 серебряных знака 14 14 бронзовых знаков
для начала нужно научить нейросеть понимать заказчика 😀
14 авг 2018 в 9:20
нет ничего невозможного, вопрос в том, сколько времени учить и какие ресурсы нужны
14 авг 2018 в 9:20
Конечно можно. У нас много таких нейросетей на зарплате.. Причём с не самым оптимальным каналом ввода информации — оптическим.
14 авг 2018 в 9:28
Если серьёзно, нужно придумать, как формализовывать ТЗ, как построить процесс обучения. Не нужно пытаться начинать с таких проектов, как ОС. Попробуйте научить НС закодировать алгоритм сортировки. Вообще, на данный момент ближайшее, что есть — машины, проверяющие корректность математических доказательств.
14 авг 2018 в 9:37
Вообще, вместо создания ОС (это сложный и муторный процесс) лучше сделать переводчик программ с одного языка на другой. Проблема заключается лишь в том, что даже людям это сложно сделать, по-этому прийдется немало потрудиться, чтобы такое написать. А так неплохая идея, я был бы рад, чтобы кто-то такое написал (а вообще сам бы хотел принять в таком проекте участие)
16 авг 2018 в 11:00
2 ответа 2
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Пусть стоит задача для нейросети, создать объект с двумя полями и одним методом по требованию заказчика. И что? Принципиальных ограничений нет. Научить хреново кодить нейросетку сможет даже студент, если пару месяцев посидит над задачей.
Другое дело, отлаживать, выверять код, находить более оптимальную архитектуру, делать чтобы всё работало и устраивало заказчика — это слишком долгий процесс. Ещё лет двадцать машины не смогут конкурировать с программистами, по моей экспертной оценке.
Сегодня написать один нейрон, обдумать его логические связи, задать вес под нужную задачу — это довольно трудоёмкий процесс. Есть пока что более простые задачи, решение которых сулит большие деньги, чем кодинг для заказчика. Проще говоря, развитие нейросеток ограничивает экономическая целесообразность — в первую очередь будут написаны нейросетки, такие что:
P/E = max, здесь P — гипотетическая прибыль, E — расходы на написание.
И если расходы на написание становятся вообще не прогнозируемы, такие проекты откладываются на неопределённое время.
Источник: ru.stackoverflow.com
Создана сверхумная нейросеть, которая пишет сложные программы по описанию
6.6 K 11:28 — 4/Фев/22 Ivanovich (11 лет 7 месяцев)
Стартап DeepMind из холдинга Alphabet (напрямую связан с Google) запустил нейросеть AlphaCode, способную писать программы с нуля по одному лишь описанию задачи. Проект находится на ранней стадии развития, но по своим навыкам уже обходит начинающих и даже более опытных программистов. Создатели уверены, что в будущем AlphaCode позволит полностью автоматизировать процесс кодинга.
Виртуальный конкурент всех разработчиков в мире
Холдинг Alphabet, созданный основателями Google, разработал особую нейросеть, способную самостоятельно писать программный код и превращать его в работающие программы. Как пишет The Verge, над нейросетью, получившей название AlphaCode, работали специалисты компании DeepMind, входящей в холдинг.
Разработчики уверены, что в перспективе AlphaCode сможет заменить собой далеко не только начинающих программистов, чьи навыки в кодинге пока далеки от совершенства. Эта нейросеть может лишит работы и программистов более высокого уровня – со слов авторов AlphaCode, она уже «ничем не хуже среднего программиста».
Другими словами, на текущий момент работу в случае широкого распространения AlphaCode сохранят лишь самые опытные и талантливые программисты. Однако нейросети имеют свойство обучаться, и нет гарантии, что со временем она не заменит и их. Вероятность такого исхода подтверждает и тот факт, что в настоящее время AlphaCode находится на ранней стадии разработки, о чем The Verge сообщил Ориол Виньялс (Oriol Vinyals), главный научный сотрудник DeepMind.
Создатели AlphaCode обучают ее на задачах, используемых в конкурсах по программированию, в которых принимают участие обычные, а не виртуальные специалисты. Уже сейчас нейросеть смогла решить задачи среднего уровня сложности и оказалась в числе лучших участников соревнований.
Одна из задач, успешно выполненных нейросетью
AlphaCode тестировалась на задачах, созданных Codeforces – соревновательной платформой для программистов. Она еженедельно публикует задачи для разработчиков и на основе результатов их решения формирует рейтинг программистов.
Задачи, предлагаемые Codeforces, отличаются от того, с чем сталкиваются программисты, пишущие обычные программы. Для их решения требуются углубленные знания как алгоритмов, так и теоретических концепций информатики. Это больше головоломки, нежели простые задачи, и справиться с ними помогут не только навыки кодирования, но также познания в математике и логике.
Одна из таких задач, на которых обучалась и тестировалась AlphaCode, предлагала участникам найти способ преобразования одной строки случайных повторяющихся букв s и t в другую строку тех же букв, используя ограниченный набор входных данных. Участники, к примеру, не могут просто вводить новые буквы, а вместо этого должны использовать команду «возврат», которая удаляет несколько букв в исходной строке.
Интерфейс AlphaCode. Слева — текст задачи, справа — готовое сгенерированное решение
AlphaCode была протестирована на десятке задач, над решением которых трудились 5000 пользователей платформы Codeforces. В итоге нейросеть оказалась в числе 28% лучших пользователей Codeforces за последние полгода.
Результаты AlphaCode очень впечатлили основателя Codeforces Майка Мирзаянова (Mike Mirzayanov). Он заявил, что первоначально не верил в успех нейросети. «Я был настроен скептически, поскольку даже в простых соревновательных задачах часто требуется не только реализовать алгоритм, но и (и это самое сложное) придумать и изобрести его. AlphaCode удалось показать себя на уровне нового весьма перспективного участника», – сказал он.
В настоящее время творение DeepMind не в состоянии полностью заменить собой программистов, так что без работы они пока что не останутся. Однако совершенно неизвестно, когда именно нейросеть AlphaCode сможет писать любые программы вместо них без какого-либо вреда для качества итогового кода.
В настоящее время AlphaCode обучается на соревновательных задачах для программистов, но в DeepMind не сомневаются, что в обозримом будущем эта нейросеть сделает процесс создания программ полностью автоматизированным.
Пока что Ориол Виньялс рассматривает творение DeepMind в качестве потенциального помощника программистов. С его слов, создателей нейросети очень воодушевляет ее гигантский потенциал. Однако Виньялс отметил, что навыки AlphaCode могут пригодиться не только программистам, но и тем, кто далек от кодинга, но кому очень нужно написать программу здесь и сейчас.
Россия не отстает
У творения DeepMind есть полноценный российский аналог под названием ruGPT-3. Это нейросеть, обученная специалистами дочерней компании Сбербанка Sber AI. Как сообщал CNews, еще в июле 2021 г. она смогла написать полностью функциональную программу, задействовав языки С++ и Java.
Программа, созданная российским искусственным интеллектом, получила название Artificial Vision. Она способна имитировать зрение человека – ПО позволяет сопоставлять пиксели изображения нейронам «сетчатки» искусственного глаза. Один из вариантов использования Artificial Vision – это создание модели искусственного интеллект со способностью к существованию в виртуальной среде и обучению восприятию визуальных сцен. Другими словами, программа обеспечивает распознавание визуальных образов.
Конкурентов все больше
За последние несколько лет в мире появилось немало сервисов, постепенно обесценивающих труд и навыки программистов. Например, в июне 2020 г. начал работу проект Honeycode за авторством Amazon, позволяющий создавать программы без необходимости написания непосредственно программного кода. Плюс ко всему, проект совершенно бесплатный – им могут пользоваться и крупные компании, и обычные потребители.
В октябре 2020 г. Microsoft выложила в открытый доступ сервис Lobe, позволяющий создавать готовые модели машинного обучения даже тем, кто за всю жизнь не написал ни одной строчки кода. В конце мая 2021 г. из-под пера Microsoft вышел инструмент Power Apps для написания ПО без развитых навыков программирования. Это помощник для начинающих программистов, решивших освоить язык Power Fx.
Еще через месяц Microsoft запустила полностью бесплатный сервис Copilot с возможностью самообучения, представляющий собой виртуального помощника программиста на базе искусственного интеллекта. Он изучает код и комментарии к нему и предлагает разработчику функции и целые строки для добавления в этот код. Такой подход ускоряет процесс написания программ и дает возможность полностью отказаться от поиска решений в интернете.
Copilot пользуется популярностью у программистов
В конце лета 2021 г. в ассортименте «заменителей программистов» Microsoft появился еще один инструмент – Codex. Он способен переводить обычный текст, написанный на английском языке, в программный код. С его помощью «программистом» может стать любой, кто знает английский на среднем или более высоком уровне.
Свой Copilot Microsoft интегрировала в сервис GitHub, приобретенный ею в 2018 г. к октябрю 2021 г. почти треть нового кода, выгружаемого программистами на GitHub, создавалась при помощи этого виртуального ассистента (статистика Microsoft).
Источник: aftershock.news