Alphacode: Deepmind-KI entwickelt so gut wie Durchschnittsprogrammierer

Mit Alphacode erstellt Deepmind ein KI-Modell zum Programmieren. Das Team hat dies mit Aufgaben aus einem Programmierwettbewerb getestet.

Artikel veröffentlicht am 3. Februar 2022, 11:33 Uhr, Sebastian Grüner

Die KI von Deepmind programmiert im Mittelfeld. (Bild: ERIC PIERMONT/AFP via Getty Images)

Die KI-Spezialisten von Deepmind haben mit Alphacode ein Modell entwickelt, das Computerprogramme auf einem Niveau schreiben können soll, das mit menschlichen Programmierern mithalten kann. Unter Beweis stellte dies das Team des Google-Schwesterunternehmens, indem es Alphacode in einem Wettbewerb antreten ließ. Dort landete das KI-Modell im Mittelfeld.

Zu derartigen Wettbewerben schreibt Deepmind, diese seien eine "eine beliebte und herausfordernde Aktivität; Hunderttausende von Programmierern nehmen an Programmierwettbewerben teil, um Erfahrungen zu sammeln und ihre Fähigkeiten auf unterhaltsame und kollaborative Weise zu demonstrieren." Die Rangliste der Teilnehmer wird am Ende meist schlicht nach der Reihenfolge der gelösten Aufgaben gelistet.

Zum Testen seines Modells ließ Deepmind es in zehn verschiedenen Wettbewerben antreten. Dazu heißt es: "Alphacode platzierte sich ungefähr auf dem Niveau des mittleren Konkurrenten und markierte damit das erste Mal, dass ein KI-Codegenerierungssystem ein wettbewerbsfähiges Leistungsniveau bei Programmierwettbewerben erreicht hat."

KI-Systeme zum Programmieren sind nicht wirklich neu. So bietet Github seinen Copilot etwa bereits zum produktiven Einsatz an. Dazu heißt es in einer Pre-Print-Veröffentlichung (PDF): "Diese Modelle schneiden jedoch immer noch schlecht ab, wenn sie an komplexeren, unbekannten Problemen gemessen werden, die Problemlösungsfähigkeiten erfordern, die über das einfache Übersetzen von Anweisungen in Code hinausgehen." Bei Alphacode handele es sich dagegen um "ein System zur Codegenerierung, das neuartige Lösungen für diese Probleme schaffen kann, die ein tiefergehendes Denken erfordern."

Die verwendeten Grundlagen zum Training des Modells hat Deepmind auf Github veröffentlicht. Darin seien Tests enthalten, die den produzierten Code auch auf Korrektheit hin überprüfen, was bisher gefehlt habe. Für weitere Details und um den für die Wettbewerbe erstellten Code zur Verfügung zu stellen, hat Deepmind eine eigene Webseite eingerichtet.