Эксперт: ИИ научился писать код, но программистов заменит не скоро

На популярном сайте Codeforces, где регулярно проводятся соревнования программистов, привлекающие десятки тысяч участников со всего мира, впервые попробовал свои силы виртуальный программист.

Система искусственного интеллекта (ИИ) под названием AlphaCode сначала "тренировалась" создавать собственный программный код, изучая уже существующие наработки на сайте GitHub (там хранится огромное количество образцов кода, созданных программистами). После этого ей разрешили поучаствовать в состязании реальных программистов - и система показала поразительный результат, создав собственный код на уровне "среднего конкурента".

Виртуальному программисту AlphaCode удалось войти в 54% лучших участников соревнований, продемонстрировав хорошие навыки логики, критического мышления, способности строить алгоритмы и непосредственно создавать оригинальный код. Соревнование, в котором принял участие AlphaCode - популярное занятие в ИT-отрасли. Их участники получают нестандартные задачи, которые нужно решить в течение нескольких часов, - например, разработать стратегию выигрыша в настольной игре или расположить дороги и здания с учетом различных ограничений. Подобные конкурсы практикуют и компании при найме новых сотрудников.

Даже в простых задачах требуется не только реализовать алгоритм, но и - самое сложное - придумать его, говорит основатель платформы Codeforces Майк Мирзаянов: "Результаты AlphaCode превзошли мои ожидания. Я был настроен скептически".

До сих пор считалось, что решение подобных задач выходит за рамки возможностей ИИ, однако разработчикам AlphaCode удалось "натренировать" свою систему на множестве других работ, чтобы нейросеть совершила "скачок в возможностях решения задач".

Но программистам переживать о том, что они могут остаться без работы, не стоит. "Большое достижение, что нейросеть научилась участвовать в соревнованиях по написанию кода на уровне среднего участника. Тем не менее в таких соревнованиях задачи обычно неплохо формализуются на языке математики и требуют уже известных подходов к решению, а в реальных проектах надо много думать над постановкой задачи, над принципиально новыми подходами - это пока что слишком трудные задачи для нейросети", - считает Иван Камшуков, специалист машинного обучения ИТ-компании "Инфосистемы Джет".

Виртуальному программисту удалось войти в 54% лучших участников 

В будущем нейросети будут работать с инженерами в синергии, забирая на себя часть технических деталей и рутинных процессов, позволяя человеку мыслить более творчески и решать задачи более высокого уровня, но даже до такого результата еще очень далеко, полагает Камшуков.