近期 ， 世界著名的编程竞赛网站Codeforces发布了一篇名为《AlphaCode ( DeepMind) Solves Programming Problems on CodeForce》的文章 ， 将 AlphaCode带入人们的视野 ， 更让DeepMind再次霸榜各大媒体的头条 ， 这也是DeepMind在2015年成功推出阿尔法狗（AlphaGo） ， 击败人类最强围棋选手之后 ， 再次推出改变世界的重榜产品 。

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继开发了围棋机器人AlphaGo和人工智能预测蛋白折叠系统AlphaFold之后 ， 谷歌旗下AI公司DeepMind日前又宣布创建了重磅编程机器人系统AlphaCode ， 并且编程水平已经达到人类程序员的平均水平 。
DeepMind表示 ， AlphaCode编写计算机程序的能力已经达到非常具有竞争力的水平 。 在与人类程序员的比赛中 ， AlphaCode的排名可以达到中等水平 ， 跻身前54%之列 ， 标志着人类向自主编码迈出重要一步 。
据DeepMind官网介绍 ， AlphaCod是由谷歌在英国的AI部门发明的一种人工智能工具 ， 该工具可以像真实参加竞赛的程序员一样 ， 参加各大编程竞赛 ， 并且还可以结合批判性思维、逻辑、算法、编码和自然语言理解的新问题来提供解决方案 。 在正式登场之前 ， DeepMind已在编程竞赛中测试了AlphaCode的真实“水平” 。
Codeforces每周都会举办一到两次算法比赛 ， 并且具有独特的天梯排名上分系统 ， AlphaCode默默参加Codeforces最近举行的10场编程比赛之后 ， 获得了超过了一半人类程序员的好成绩 ， 最终排名前54.3% ， Elo评分1238 。

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就连Codeforces创始 Mikhail Mirzayanov也亲自下场为AlphaCode打Call ， 除了一些Codeforces的表现远超预期等客套话 ， Mirzayanov的一个重要观点就是AlphaCode似乎表现出了比较强的创造性 ， 这点很不寻常 。
这次DeepMind给AlphaCode选择的编程网站Codeforces很有必要向大家介绍一下的 ， 与目前日趋商业化的力扣（LeetCode ) 不同 ， Codeforces最大的特点就是代码和题解的公开 。 所有人都可以随意查看其它大牛的代码 ， 非常符合开源的调性 ， 而且Codeforces题目一般都不是那种传统科班的考察项目 ， 往往会在题目中设置比较多的思维陷阱 ， 而对于数据结构以及经典算法的相对没有那么侧重 。
DeepMind首席研究科学家Oriol Vinyals表示 ， 该研究仍处于早期阶段 ， 但初步结果显示出创建一个解决编码程序挑战的自主系统的可能性 。 “在这一领域 ， 目前只有人类可以做到 。 ”Vinyals表示 ， “从长远来看 ， 我们对AlphaCode在帮助程序员和非程序员编写代码、提高生产力或创造新的软件制作方式方面的潜力感到兴奋 。 ”
AlphaCode目前仍无法击败最好的人类程序员 。 批评者还警告 ， 必须特别仔细地检查由机器生成的代码是否存在错误或不可预见的影响 ， 包括易受网络攻击的脆弱性等 。
但DeepMind最终希望这种人工智能工具可以解决需要批判性思维、逻辑和语言理解的开放式问题 。 Vinyals表示 ， 短期来看 ， AlphaCode可以成为程序员的助手 ， 而长期来看有朝一日该系统将能够编写自己的软件 。
对AlphaCode进行挑战测试的网站Codeforces创始人Mike Mirzayanov在一份与DeepMind的联合声明中表示：“我可以肯定地说AlphaCode的结果超出了我的预期 ， 我认为AlphaCode已经达到了一个有前途的新竞争对手的水平 。 但实现算法并不是最困难的 ， 发明算法才是 。 ”
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