如何评价 DeepMind 公布的可生成算法竞赛解题代码的 AlphaCode？
AlphaCode 评价：一次深入的剖析
1. 技术实现：一次创新的混合体
AlphaCode 的核心在于其对算法竞赛问题的理解和生成解决方案的能力。DeepMind 将其描述为一个“模仿人类参加编程竞赛过程”的系统。其技术实现可以分解为以下几个关键部分：
数据驱动的生成： AlphaCode 的基础是海量的数据集。它在数十亿行 GitHub 代码中进行了训练，这些代码涵盖了各种编程语言和算法实现。这种大规模的预训练使得模型能够学习到丰富的编程模式、数据结构和算法思想。
Transformer 架构： 与许多大型语言模型一样，AlphaCode 也基于 Transformer 架构。Transformer 在处理序列数据方面表现出色，这对于理解和生成代码至关重要。它能够捕捉代码中的长距离依赖关系，理解上下文，并生成连贯的代码片段。
针对性的预训练和微调： 除了通用的代码预训练，AlphaCode 还针对算法竞赛这个特定领域进行了进一步的训练。它学习了大量算法竞赛的题目和对应的解决方案。这种微调是其能够解决复杂算法问题的关键。
多种生成策略的结合： AlphaCode 并非仅仅依赖一种生成方式。它会生成大量的潜在解决方案，然后通过一系列的筛选和改进机制来优化这些解决方案：
采样生成： AlphaCode 会从其学习到的概率分布中采样大量的代码片段，生成一个庞大的候选解决方案池。这是一种“广撒网”的策略，旨在覆盖更多可能的解决方案。
语义编码和过滤： 为了提高效率，AlphaCode 会将问题的描述和生成的代码转换为一种更通用的“语义表示”。然后，通过将生成的代码与问题的语义表示进行匹配来过滤掉明显不相关的解决方案。这有点像为代码打上“标签”，并根据标签进行筛选。
聚类和去重： 生成的解决方案可能会包含许多相似的、甚至是重复的代码。AlphaCode 会对这些解决方案进行聚类，找出核心的几种实现方式，并去除冗余的变体。这有助于缩小搜索空间，提高评估效率。
测试集验证和改进： 这是 AlphaCode 最核心的竞争力之一。它会使用算法竞赛提供的测试用例来验证生成的代码。对于不通过测试用例的解决方案，AlphaCode 能够根据测试结果中的错误信息，对代码进行修改和改进。这个过程是迭代的，可以看作是一个“自学”的过程，不断地纠正错误，优化算法。
分布式推理和并行处理： 考虑到生成和测试大量代码的计算需求，AlphaCode 可能采用了分布式和并行处理技术来加速整个过程。
2. 性能表现：挑战人类顶尖水平
DeepMind 在论文中公布的 AlphaCode 表现令人印象深刻：
平均水平达到中等竞赛者： AlphaCode 在 Codeforces 上的排名相当于一个“ متوسط级竞赛者”（middletier competitor）。这意味着它在许多算法竞赛中可以取得不错的成绩，能够解决很多有难度的题目。
少数题目接近顶尖竞赛者： 对于一些特定类型的题目，AlphaCode 的表现甚至可以接近人类顶尖竞赛者。这表明它在某些算法领域已经掌握了非常深入的理解。
在竞赛中取得好成绩： 在一次模拟的 Codeforces 竞赛中，AlphaCode 的排名进入了前 50% 的队伍，这已经是一个非常了不起的成就。
在多个编程语言上表现： AlphaCode 被训练成可以使用多种编程语言，这使得它在面对不同语言要求的竞赛时也具有灵活性。
3. 潜在影响：颠覆性的可能性
AlphaCode 的出现，预示着人工智能在软件开发领域将扮演越来越重要的角色，其潜在影响是多方面的：
加速软件开发： AlphaCode 有可能大幅度提高软件开发的效率。对于一些重复性或模式化的编码任务，AI 可以直接生成解决方案，节省开发者的时间。
降低编程门槛： 对于初学者或者非专业程序员来说，AI 可以作为强大的助手，帮助他们理解问题、生成代码框架，甚至提供解决方案，从而降低学习和使用编程的门槛。
推动算法研究： AlphaCode 生成的新颖算法或优化思路，可能为算法研究者提供新的灵感和方向。AI 甚至可能发现人类尚未发现的高效算法。
自动化测试和调试： AlphaCode 的测试和改进能力，预示着 AI 在自动化测试和调试方面的巨大潜力，可以更有效地发现和修复 bug。
教育领域的革新： 在计算机科学教育中，AlphaCode 可以成为一种强大的教学工具，帮助学生理解算法原理，并提供个性化的练习和反馈。
挑战人类编程竞赛的意义： AlphaCode 的出现也引发了关于人类在编程竞赛中角色的讨论。当 AI 可以轻松达到中等甚至更高级别的水平时，人类竞赛的独特性和价值在哪里？这可能会促使编程竞赛向更具创造性、更侧重于问题定义、系统设计等方向发展。
4. 局限性：仍有改进空间
尽管 AlphaCode 表现出色，但它也存在一些明显的局限性：
对测试用例的依赖性： AlphaCode 的大部分改进和验证都依赖于提供的测试用例。如果测试用例不够全面或有漏洞，那么 AlphaCode 生成的解决方案可能存在问题。这与人类开发者在面对模糊或不完整需求时的应对能力有所不同。
理解的深度与创造性： 虽然 AlphaCode 可以生成解决方案，但其对问题的“理解”深度可能不如人类。它更多地是学习和重组已有的模式，其创造性是否能与顶尖人类程序员匹敌，仍有待观察。对于那些需要深层领域知识、创新性思维或对复杂系统进行整体设计的任务，AlphaCode 可能还无法胜任。
效率与计算资源： AlphaCode 的训练和运行需要巨大的计算资源。其生成大量潜在解决方案并进行测试的过程，在效率上仍有改进空间。大规模部署和应用可能仍然面临成本和性能的挑战。
可解释性： 与许多深度学习模型一样，AlphaCode 生成的代码的可解释性可能是一个问题。理解其决策过程以及为什么会生成特定的代码，对于调试和信任至关重要。
泛化能力： AlphaCode 在算法竞赛领域的表现固然出色，但其在通用软件工程任务中的泛化能力还有待检验。将算法竞赛的特定技能迁移到实际软件开发场景中，可能需要进一步的研究和调整。
道德和安全问题： 随着 AI 代码生成能力的增强，也引发了关于代码安全、知识产权、滥用等方面的担忧。需要建立相应的伦理规范和安全机制。
总结
DeepMind 的 AlphaCode 是人工智能在代码生成领域取得的重大突破。它展示了强大的学习、生成和优化能力，能够解决复杂的算法竞赛问题，甚至达到中等人类竞赛者的水平。AlphaCode 预示着软件开发、教育和研究等领域的巨大变革。
然而，我们也不能忽视其局限性。AlphaCode 目前仍是特定领域的强大工具，对测试用例的高度依赖，以及在创造性、可解释性、泛化能力等方面的挑战，意味着它还不能完全取代人类程序员。未来的研究将聚焦于如何克服这些局限性，进一步提升 AI 在软件开发中的作用，并负责任地引导这项技术的发展方向。AlphaCode 的出现，只是 AI 赋能软件开发旅程的开端。
网友意见
github地址：数据集，方案。
简洁版：
transformer做的，超过54%的人类程序员（包括我），远程面试coding规则估计要改了
不知道transformer 的看下面这俩
懒汉机翻版：
为不可预见的问题创造解决方案是人类智能的第二天性——这是基于经验的批判性思维的结果。机器学习社区在生成和理解文本数据方面取得了巨大进步，但解决问题的进步仍然局限于相对简单的数学和编程问题，或者检索和复制现有解决方案。作为 DeepMind 解决智能任务的一部分，我们创建了一个名为 AlphaCode 的系统，该系统可以编写具有竞争力的计算机程序。 AlphaCode 通过解决需要批判性思维、逻辑、算法、编码和自然语言理解相结合的新问题，在编程竞赛的参与者中估计排名前 54%。
在我们的预印本中，我们详细介绍了 AlphaCode，它使用基于转换器的语言模型以前所未有的规模生成代码，然后巧妙地过滤成一小部分有前途的程序。
我们使用 Codeforces 上举办的比赛验证了我们的表现，这是一个流行的平台，定期举办比赛，吸引来自世界各地的成千上万的参与者来测试他们的编码技能。我们选择了 10 个最近的比赛进行评估，每个比赛都比我们的训练数据更新。 AlphaCode 处于中位竞争对手的水平，标志着 AI 代码生成系统首次在编程竞赛中达到具有竞争力的性能水平。
为了帮助其他人在我们的结果基础上再接再厉，我们将在 GitHub 上发布我们的竞争性编程问题和解决方案数据集，其中包括大量测试，以确保通过这些测试的程序是正确的——这是当前数据集缺乏的关键特性。我们希望这个基准能够在问题解决和代码生成方面带来进一步的创新。
问题来自 Codeforces，解决方案由 AlphaCode 生成。
竞争性编程是一项受欢迎且具有挑战性的活动；成千上万的程序员参加编码竞赛以获取经验并以有趣和协作的方式展示他们的技能。在比赛期间，参赛者会收到一系列冗长的问题描述和几个小时的时间来编写程序来解决这些问题。典型的问题包括寻找将道路和建筑物置于特定限制范围内的方法，或制定策略来赢得定制棋盘游戏。然后主要根据参与者解决的问题数量对参与者进行排名。公司将这些竞赛用作招聘工具，类似的问题在软件工程师的招聘过程中很常见。
在这些比赛中脱颖而出所需的解决问题的能力超出了现有人工智能系统的能力。然而，通过将大规模 Transformer 模型（最近显示出生成代码的能力）的进步与大规模采样和过滤相结合，我们在可以解决的问题数量方面取得了重大进展。我们在选定的公共 GitHub 代码上预训练我们的模型，并在我们相对较小的竞争性编程数据集上对其进行微调。在评估时，我们为每个问题创建了大量的 C++ 和 Python 程序，比以前的工作大几个数量级。然后，我们对这些解决方案进行过滤、聚类和重新排序，以将其提交给我们提交以供外部评估的一小组 10 个候选程序。这个自动化系统取代了竞争对手的调试、编译、通过测试和最终提交的试错过程。
在 Codeforces 的许可下，我们通过模拟参与最近的 10 场比赛来评估 AlphaCode。竞争激烈的编程社区令人印象深刻的工作创造了一个领域，在这个领域中，不可能通过复制以前看到的解决方案或尝试所有可能相关的算法等捷径来解决问题。相反，我们的模型必须创造新颖有趣的解决方案。总体而言，AlphaCode 处于中位竞争对手的水平。虽然远未赢得比赛，但这一结果代表了 AI 解决问题能力的重大飞跃，我们希望我们的结果能够激发竞争激烈的编程社区。
为了让人工智能帮助人类，我们的系统需要能够发展解决问题的能力。 AlphaCode 在现实世界的编程竞赛中排名前 54%，这一进步展示了深度学习模型在需要批判性思维的任务中的潜力。 这些模型优雅地利用现代机器学习将问题的解决方案表达为代码，回溯到几十年前人工智能的符号推理根源。 而这只是一个开始。 我们对代码生成的探索留下了巨大的改进空间，并暗示了更令人兴奋的想法，这些想法可以帮助程序员提高生产力，并向目前不编写代码的人开放该领域。 我们将继续这一探索，并希望进一步的研究将产生工具来增强编程并使我们更接近解决问题的人工智能。
评价这个工作之前，我们可以首先回顾一下停机问题。Alan Turing在1936年已经证明了：在一般情况下，不可能设计出一段程序P，使得它能够判断任意程序x是否会停止。
停机问题有各种扩展版本。具体到这次的求解竞赛题，我们可以这样说：（假设题库里存在某些不可解的问题，）不可能设计出一段程序P，使得它能够判断任意的题目x是否有解——更不要说写出解题程序了。也就是说，DeepMind所定义的这个任务，从根源上说，是不可能完成的。
当然，DeepMind的研究者们不可能连如此简单的道理都不懂。所以他们弱化了问题的定义范畴，仅仅选择一些已经被证明有解的题目。这个弱化是非常本质的：从AI的角度看，它相当于构建了一个数据集，把所有求解范围都限定在这个数据集里，进而将“求解问题”这样一种高级的逻辑活动，转化为“拟合数据”这样一种低级的活动。
而这，就决定了当前方法的上限！
顺着paper往下看，果不其然，DeepMind做出了所有人意料之中的事情：他们从GitHub下载了大量的代码进行预训练，并且在竞赛题库上进行微调；技术上，他们使用语言模型，只不过将输出token从自然单词替换成了代码关键字/变量。为了提升准确性，他们还额外采样了若干数据，用于剔除不合格的程序。最后，生成代码在某个确定的测试集上，超过了一半的参赛者。
根据上述事实，我斗胆模拟一个审稿人，为文章提供如下意见：
- 从选题上看，DeepMind足够吸引眼球的问题。然而，鉴于完整问题的不可解决性，我建议考虑一个弱化的问题：给定问题和人类撰写的程序，AI通过自然语言理解和采样等手段，辅助人类排除其中的bug。
- 由于采用了数据拟合的方式，AlphaCode所能够解决的问题，必然是一个闭集，而实际问题域是开集。在遇到没有见过的问题或者描述时，算法的行为会具有很强的随机性。这一点，适用于任何面向探索新发现的AI算法。要想解决问题，必须引入知识（然而现在知识工程还是半成品），否则就会退回到上个世纪的专家系统。
- 程序设计对于精确性的要求极高。举个例子，只要问题描述中发生1-2个单词的改变，程序就有可能需要大量的调整来适应。这种“混沌型”性质，恰恰是深度神经网络最难以建模的。文章没有针对这种情形的讨论，从而使得整体模型的性质尚不明确。修改：感谢评论区 @吉日 的提醒，文章中做了类似的实验，效果一般。
- 当前AI算法，往往需要一定的容错率。与其他AI（如围棋和聊天机器人）不同，某段程序中一旦出现小bug，就势必会影响到整体程序的准确性。相对来说，围棋AI下错一步，后续还有补救的余地；聊天机器人说错一句话，也可以通过重复询问来挽回。因此，难以想象当前状态的算法能够规模化应用。
总体而言，出于问题的重要性以及构建benchmark的努力，再考虑到方法论的局限性大、算法创新性也有限，我会推荐accept（介于weak accept和strong accept之间的分数）。从价值判断来看，当前状态的AlphaCode暂时无法产生任何实际价值。同时，我强烈反对将其类比为2015年的AlphaGo：跨越闭集和开集间的障碍，可比从围棋五段走到九段，要难上太多了。
最后小声说：Google本质上还是广告公司，所以对于工作的宣传必定会不遗余力。作为从业者，我们务必保持自身判断力，切勿盲信权威，自己吓死自己。
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