人工智能编写代码。这仅仅是开始！
作者：互联网
人工智能编写代码。这仅仅是开始！
我们将讨论能够生成代码的人工智能模型！是的，代码！是不是令人难以置信？在我们开始之前，如果您想观看本文的视频版本，可以点击下面的链接。
在过去的几年里，公司和研究实验室不断突破人工智能的极限，以及我们可以使用智能系统解决哪些问题。目前所有的人工智能解决方案都属于我们所说的狭义人工智能。狭义的 AI 可以很好地解决一些特定的任务，但在给定不同的任务集时无法在相似的水平上执行。如果您的 AI 辅助 Netflix 推荐系统重新用于自动驾驶，它在高速公路上绝对会崩溃。另一方面，通用人工智能是这样一种理论，即未来人工智能将达到能够完成与人类相似的多项任务的程度。到那时，它在所有人工任务上的表现都将达到人类水平，它可以学习自我优化和重新编码其部分以自我改进。这条人工智能轨迹的最后一层是超级人工智能。这就是事情变得疯狂的地方！人工智能将在很大程度上超越人类智能，因为这些系统将以爆炸性的速度自我改进。
观察这条路径，很明显人工智能将不得不学习重新编码其功能，以便快速自我学习和自我提升。这将我们带到了这个非常有趣的话题的主要部分。 Deepmind、OpenAI 和谷歌等公司正在引领人工智能系统的代码编写任务。目标是通过英语或法语等自然人类语言指示人工智能系统以任何编程语言编写代码。这种实施是人工智能行业的一大步，因为它向更多人开放了软件行业，尤其是非编码人员。您所要做的就是用您喜欢的口语描述您的要求，然后人工智能系统会为您编码。
OpenAI 的 Codex 是 AI 代码生成的主要示例。它使用 GPT-3，这是一种通过自然语言理解指令的预训练模型。然后在 GitHub 代码数据集上对其进行微调。让我解释一下这一切意味着什么。 GitHub 是开源代码的存储库，可作为训练代码生成模型的良好起点。微调只是一种使用现有模型（例如 GPT-3）的方法，在非常具体的数据（如 GitHub 数据集）上训练新模型。如果这对您仍然没有意义，请在下面的评论部分留下您的问题，我很乐意回答。
目前，Codex 还处于起步阶段，只能用几行代码生成非常简单的代码，但它的潜力是无限的。另一个值得一提的模型是 PaLM-Coder。该模型由 Google 构建，是 PaLm 语言模型的微调版本。 PaLM-Coder 已被证明在软件开发阶段非常擅长代码修复等任务。例如，它非常适合代码验证和调试代码，以确保您的代码能够正确编译和运行。最后，来自 DeepMind 的 Alpha Code 是一个绝对值得一提的 AI 模型。该模型还在 GitHub 数据上进行了训练，并在 CodeForces 上进行了微调，这是一个具有竞争力的编程平台。 Alpha Code 在 CodeForces 平台上的一些编程竞赛数据上进行了测试，在所有参与者中排名前 54%。这些编码测试涉及一些批判性思维、算法、逻辑和自然语言理解。 Alpha Code 是第一个在编码竞赛中达到人类水平表现的 AI 模型，您可以放心，这只是一个开始。
那么，这意味着什么 ？编程是我们将人类想法转化为机器可执行程序的一种方式。在计算的早期阶段，这些指令采用基本的低级汇编语言的形式，直接与机器架构相关联并且非常复杂。那时的编程将使用包含所需指令集的穿孔卡或磁带创建。然后出现了更高级别的编程语言，这些语言更多地从特定的机器架构中移除，并且可以在多台机器上泛化。这使更多人能够轻松开始编码，因为您可以无缝地编写程序和传输程序。多年来，已经朝着使软件更高效和更易于互操作的方向转变。软件编程的入门门槛比过去相对容易，但对于现代来说仍然很复杂。人工智能对代码编写的干预将是计算发展的重要下一步。为了让事情变得更简单，通过自然语言将你的想法传达给机器不是更好吗？这样，几乎每个人都可以创建程序。那将是一个怎样的世界！我敢肯定你想知道，我可以指导 AI 模型对我的网站创意进行编程吗？答案是肯定的，在不远的将来。目前，人工智能系统能够生成代码片段，并且肯定需要人工评估者来评估它们。想象一下，您为电子商务网站使用了支持 AI 的程序。你会完全信任它而不先审查代码吗？绝对不！人工评估的需求是关键，尤其是在 AI 代码生成的这些早期阶段。
一个你可以通过指示 AI 系统做什么来轻松实现你的想法的世界毕竟可能不是虚构的。除了代码生成之外，还有其他形式的 AI 生成，最著名的是用于图像的 DALL-E，我们将在下一篇文章中介绍。我们在人工智能中的这些实现几乎没有触及表面，在接下来的几年里，我们肯定会看到自然语言在积极使用的任务技术方面的兴起。
感谢您阅读本文。我希望你今天学到了一些东西。你会用这种人工智能系统做什么？请在评论中留下你的想法，我很想听听。
谢谢你！
资源 ：
法典： https://openai.com/blog/openai-codex/
来自PaLM的PaLM编码器： https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.html
阿尔法代码： https://www.deepmind.com/blog/competitive-programming-with-alphacode
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