AlphaCode人工智能竞争编程解决方案可与普通程序员一较高下

（来自：DeepMindBlog）

尽管该 AI 技能不一定代表 AlphaCode 可轻松应对人类程序员的日常工作任务，但 DeepMind 还是宣称达到了预期的排名，使之能够跻身于人类程序员的前 54% 之列。

DeepMind 首席研究科学家 Oriol Vinyals 在致TheVerge的一封电子邮件中称，这项研究仍处于早期阶段，但现阶段的成果已让该公司更接近于打造一套可灵活解决问题的人工智能。

目前只有人类程序员能够自主解决相关编程挑战，但从长远来看，AlphaCode 仍可在协助程序员 / 普通人编写代码、提升生产力、或创新软件制作方法等方面，具有振奋人心的巨大潜力。

测试期间，DeepMind 让 AlphaCode 针对 Codeforces 策划的编程挑战开展了测试。后者是一个极具挑战性的编程平台，通过类似于国际象棋的 Elo 评级系统来分享每周问题和相关排名。

这些挑战不同于程序员在制作商业应用程序时可能接受的任务，需要对计算机科学领域的算法和理论概念有更广泛的了解，才能更好地结合逻辑、数学、编程专业知识来解决相关谜题。

为评估 DeepMind 的 AlphaCode AI，其选择了一个名叫Backspace的示例挑战项目。该问题难度适中，在左侧显示了相关描述、并于右侧展示了测试用例。

其要求参赛者找到一种方法，使用一组有限的输入，将一组随机、重复的 s 和 t 字母字符串，转换为另一个相同字母的字符串。

这意味着在解题过程中，程序不能只输入新字母，而是必须使用退格键来删除原始字符串中的几个字母。

其中十次挑战以人类完全相同的格式来输入给 AlphaCode，然后该 AI 就可生成大量可行的答案，并通过运行代码和检查输出来筛选这些答案。

更棒的是，Yujia Li 和 David Choi 在邮件中提到，整个过程都是自动进行的，而无需人工介入去挑选最佳的样本。

最终 AlphaCode 针对 Codeforces 网站上 5000 名用户解决的十个挑战项目开展了测试，且拿下了平均位于前 54.3% 行列的成绩。

DeepMind 预估该系统的 Codeforces Elo 为 1238，使之立于过去 6 个月在该网站上发起挑战的用户榜单的前 28% 。