Комментарии 119
задачам кодирования, используемым в соревнованиях среди людей
Яндекс, тут вам идеального кандидата нашли. Литкод решает влёт.
Увы это не нейросеть хорошая, а средний программист плохой.
Причём процент конверсии весьма низок. Условно говоря, нам нужно куда-то трудоустроить сотню индусов, чтобы через несколько лет образовался один полноценный программист.
А теперь представьте ситуацию, когда развитие таких сеток резко, в разы, обваливает спрос на индусов. Собственно, джунам уже и сейчас куда-то устроиться затруднительно, инструментарий уже так развился, что джуны мало кому нужны, все хотят от сеньора и выше. И если спрос на них упадёт ещё хотя бы раз в пять, то в скором будущем квалифицированных разработчиков просто не станет — проблемы с наймом сеньоров и всяких фуллстеков начнутся поистине катастрофические, потому что опытным программистам просто неоткуда будет браться в заметных количествах.
Эти сетки разрушают субстрат, питательную среду для взращивания квалифицированных разработчиков.
Тогда индусы взбунтуются и отправят в прошлое Индусатора, который должен будет найти и победить создателя этой нейросети. Как-то... знакомо, не находите?
Значит нужен способ, как вырасти до Синьера, в обход Джуна и Мидла. Возможно, университеты, курсы высокого уровня, типа ШАДа, CSC
Просто порог входа в эту область станет выше
Короче, индустрия сделает круг и стать джуном сможет каждый встречный-поперечный и со временем снлва навырастают всякие синьоры.Звучит вполне закономерно.
Тем кто пытается стать джуном сейчас - вечная память.
Это приведет к созданию сообществ по образу средневековых "ремесленников", которые будут учить либо тех кто им сильно нужен (детей к примеру) либо за большие деньги. В принципе что-то подобное происходит и в других отраслях.
Напомнило Айзека Азимова "Профессия". Очень схожая ситуация.
А с другой стороны зачем нужен хороший средний программист? Виртуозно клепать формочки, отчеты и ковыряться в легаси на зарплате? Объективно разработка для многих стала ремеслом а не творчеством и глобально что-то привнести в сферу уже очень мало кому удается. Исключения лишь подтверждают правило, но и их становится все меньше с ростом сложности технологий и доминирования корпораций в IT. И да, я думаю это нормально.
Наверное, подобные вещи сильно помогут в создании тестов, а вот что касается именно написания кода, то очень сильно сомневаюсь.
*вы находитесь здесь*
Генерация кода вроде той, что происходит в LEX / YACC при трансляции в С.
Работает, не падает, человеку читать невозможно. Вангую, что автокод станет новым легаси, от которого будут шарахаться как от огня.
А зачем это вообще читать человеку, если нейросеть быстрее и дешевле, чем стоит человеко-час?
Легаси - тоже не проблема, потому что нагенерить нейросетью всё с нуля - опять же дешевле, чем человко-час.
А потом вам внезапно понадобится разобраться, почему что-то не так работает в нагенерированном коде, как ожидается. Учитывая, что основная часть работы—это изменения в существующем коде, а не написание нового, подобные генераторы будут существовать примерно в той же области, где существует традиционная кодогенерация.
основная часть работы—это изменения в существующем коде, а не написание нового
Потому что переписать всё с нуля - очень трудозатратно. С нейросетями же можно каждый раз полностью переписывать всё с нуля.
1) Чтобы написать всё с нуля нужно понять в чем была проблема и где поправить исходную инструкцию.
2) Нагенерированный код даже с одинаковой инструкией будет каждый раз разный и каждый раз может содержать разные ошибки.
А мы людей оставим тесты писать, а сетка будет переписывать свой код, пока дашборд не позеленеет. Потом таска в жиру от пользователя, разработчик по таске пишет падающий тест, а сетка снова переписывает весь продукт.
А зачем это вообще читать человеку, если нейросеть быстрее и дешевле, чем стоит человеко-час?
Для интеграции между решениями, которые принадлежат разным правоторговцам.
И внезапно на сцену выйдет TDD :) Не важно что нагенерила нейронка - лишь бы тесты проходились да бизнес-сценарии решалист.
Следующим этапом будет автогенерация тестов по тексту, написанному аналитиком. И тут начнется самое интересное)
Ну есть, например, вот такая штука — https://cucumber.io/docs/gherkin/reference/
Начнётся квантовая запутанность.
Кстати, с формальными метриками и правилами генерированный код, скорее всего. будет справлятся лучше "ручного". По крайней мере, многих классов ошибок, вроде опечаток, забытых операторов в условиях, лишних точек с запятыми и прочего такого, наверняка не будет.
Почему же. Сеть же на каком-то коде обучалась. Так что видимо будут - и примерно в такой же концентрации, как в обучающем наборе
Спорно. Можно обучиться и ошибкам :). Наши мысли на эту тему: Использование машинного обучения в статическом анализе исходного кода программ.
в 54% лучших - это более правильно должно звучать как "46% программистов пишут хуже"
ладно бы хотя бы в 20% входило
Тут не про качество кода, а про возможность додуматься до алгоритма. Код этой сетки ужасен, как впрочем и много остального чисто спортивного кода. В принципе, не так уж и удивительно, что нейросетка может решать олимиадные задачи лучше почти половины людей — она практически перебирает кучу вероятных решений, пока тесты не сойдутся.
задачам кодирования, используемым в соревнованиях среди людей
Это конечно прикольно. Но имеет очень мало общего с тем что происходит в реальном мире. Вот когда нейросеть научится писать работающие и устраивающие клиентов программы… Да ещё и по тем так называемым ТЗ, которые обычно дают эти самые клиенты… Вот тогда и поговорим :)
Они, небось, для обучения распарсили какой-нибудь stackoveflow. Осталось научить вопросы там же задавать если нужного кода не нашлось - и программа обгонит 90% программистов. 95% если на питоне.
но ее возможности открывают дверь для создания будущих инструментов, которые сделают программирование более доступным.
Может это и хорошо, но как бы опять не стали падать Боинги...
Все ближе мы к событиям байки про закат программистов. Причем приближаемся, похоже, с экспоненциальной скоростью.
Не только программистов. Но, и всех других профессий.
Тут тогда вопрос скорее стоит в закате всего человечества, ну или большей его части, если ИИ будет такого уровня, что способен заменить человека в разработке программного обеспечения, то фактически он заменит человека в любой его более-менее интеллектуальной деятельности.
К слову, есть такой парадокс, что высокоинтеллектуальную задачу машину проще научить делать чем низкоинтелектуальную. В пример приводят те же шахматы и уборку в доме.
Я с этим примером не согласен. Уборка в доме — весьма сложная задача. Просто так получилось, что эта задача покрывается нашими миллионами лет эволюции, а шахматы — нет. Распознавание образов, категоризация объектов, ориентация в пространстве, механические действия по перемещению объектов — все это стандартные задачи, с которыми наши предки сталкивались в процессе эволюции. Поэтому делать уборку можно надрессировать даже обезъяну, а хорошо в шахматы умеют играть лишь немногие.
Для этого будут нужны люди, разбираться в тоннах лапшекода, который выдаст ИИ на этапе разработки.
При использовании нейросетей - проще и быстрее написать новый код с нуля. Потому что это дешевле, чем стоит человеко-час.
интересно, она справляется только с линейными программами, когда речь пойдет о наследовании, сможет ли он строить зависимости, или ее работа ограничена будет только написанием алгоритмов🧐
Сейчас вероятно нет. Вопрос времени, когда сможет.
Но до появления сильного ИИ, не думаю, что программистам стоит беспокоиться. Написать сам код не такая уж и проблема. Проблема понять что и для чего нужно написать.
Нейросеть возможно научить ездить по ушам выполняя работу продаванов, и убеждая клиентов что всё в порядке.
Согласен, 90% сложности в программировании - это не написать код. А понять, что на самом деле хочет клиент и как его убедить в том, что он хочет именно этого.
Так-то jsonы парсить невилико умение.
У них получился TDD на максималках. Вообще в реальном программировании самое сложное - вытянуть у заказчика, что же он действительно хочет и все критические точки в условиях задачи.
вытянуть у заказчика, что же он действительно хочет
Это же работа аналитика. Конечно, кое-где программист выполняет и эту роль, но в хороших командах программист пишет код, а не копается в ТЗ заказчика.
В данном случае - читайте как "вытянуть у аналитика". Никогда на вход к программисту не попадает то, что на leet code в задачах.
С хрена ли ?
Если есть четкое ТЗ и нормальный srs то по ним и пишет, и так, чтобы поведение соответствовало требуемому. Зачем делать что-то ещё, если четко написано что надо, как это тестировать итд итп ? Логика какая ? Работу не по ТЗ у вас не примут 100%
Однако, как правило, ТЗ содержит только 10% реальных требований, и его составители мало заморачиваются над тем, чтобы оно описывало все. Что будет в таком случае делать ИИ страшно подумать. Нормальный разработчик спросит....
Ну так, речь не о вредных программистах, а о конкретных дебилах менеджерах на местах.
Не знаю где вы берете тех, кто игнорирует алгоритмы, исходя из моего опыта так бывает в двух случаях.
Исполнитель просто не получил документ
1 + непосредственные руководители требовали сделать по придуманному ими алгоритму.
Есть компании, в которых до 5-10% сотрудников заняты на работе исключительно саботажем. Т.е. если их у забора расстрелять, то все станет гораздо лучше. Но это опять вопросы к управленцам, а не инженерам. Директор получает зарплату за то, чтобы такого не было....
Если я правильно помню, они примерно так говорили про AlphaStar в контексте старкрафта. Только вот альфастар там - была довольно глупенькая и побеждала за счет читов (видела одновременно все, что не в тумане войны, в то время как человек так не может, ну и имела доступ напрямую к апи).
Я это к чему. К тому что к заявлениям от лиц, заинтересованных в том, чтобы получать финансирование, относиться стоит с опасением.
Насчет AlphaStar вы неправы - утвержадется что в поздних версиях, которые играли в ладере, он видел тоже самое что игроки и имел вменяемые ограничения по APM и при этом в топ 100 он увернно входил. Но тащил AI в основном действительно за счет микроконтроля, в котором человеку с ними тягаться на длинной дестанции очень сложно.
Я смотрел разборы игры.
На счёт видит то же, что и человек:
Показывали примеры, где попадание невидимого юнита, скрытого сверху звеном авиации на долю секунды в зону видимости юнитов ИИ тут же приводило к тому, что ИИ начинал развитие против невидимых юнитов. То есть, человек в принципе физически не мог бы в этой ситуации рассмотреть размытие, которое создаёт невидимая фигурка противника. А ИИ смог. И ещё множество примеров, где ИИ мгновенно реагировал на секундное попадание в зону видимости вражеского юнита на на другом конце карты во время зарубы с адским микроконтролем.
вменяемые ограничения по APM:
Даже у профессиональных игроков с огромным APM очень много лишних команд. Отчасти это объясняется тем, что им всё таки надо физически двигать мышь, и, например, пока курсор движется от своего отряда к цели, они несколько раз кликают, что бы отряд уже начал движение. Компу мышь двигать не надо и лишнии клики делать тоже не надо.
При этом ИИ тупо копирует некоторые привычки игроков - например уничтожение декораций, которые не мещают юнитам, но по которым можно случайно кликнуть. ИИ промахнуться не может, но всё равно уничтожает.
А бои ИИ тащит чисто на микроконтроле: в отряде из десятков юнитов сталкивающимся с вражеским отрядом юниты ИИ тут же получают идеальное разделение целей, и повреждённые юниты отводятся. При этом APM в пике достигал десятков тысяч, но среднее значение действительно не превышало человеческий. Хотя такое управление целями и отступлением в группе можно достаточно легко запрограммировать вообще без всякого ИИ. Но именно в старкрафте оно возложено на плечи игрока.
А человек на чем тащит ? На невероятном креативе что-ли ? Заготовки у всех почти одинаковые. Майдгеймсы дело такое... Мультитаск у кого лучше, тот и в дамках. Идея соревноваться с мультитаском компа "такое себе"... Для людей ещё кризис менеджмент актуален...
Касательно невидимых юнитов, конечно же компьютер видит их сразу, как иначе то ? Большой вопрос почему люди их должны не видеть, могли бы просто не давать атаковать... А так выходит, что у глазастых преимущество над умными :).
Если вы хотите ограничить способности компьютера видеть, отдавать приказы и думать, то навзачем он вам вообще ? Это напоминает соревнование по плаванию, где люди, чтобы всё-таки победить роботов заковывают им ноги в колодки и выдают гири итд итп :). А роботы все равно побеждают...
Вы или создаёте самого сильного бойца, при этом используя на 100% его способности, либо выйдет ерунда какая-то....
Просто человек и Альфа играют в разные игры — человек в RTS, а Альфа в TBS.
В общем да. Более того, сам баланс на альфу не рассчитан. Он рассчитан на те ограничения в микро, которые имеет гуманойд. И тут преимущество могло бы быть ещё больше.
Я не видел толком информации по технической реализации альфастар, но очевидно что его делали не для того, чтобы побеждать людей, а для того, чтобы обкатать какие-то теории на практике. Иначе, скорее всего, он втаптывал бы игроков ещё больнее.(Достаточно научить его чуть лучше микро пользоваться, и игроку не спастись от какого-нибудь дропа мин по 5 направлениям, а сам он не научится, т.к. игроки такого уровня микро исполнить не в состоянии, наоборот они учат плохо микрить, мало, криво итп)
На самом деле даже криптованные классические боты делают все больше успехов. Интересно было бы увидеть их на ладдере. Конечно в гмл они не войдут пока ещё, но закриптованное поведение тоже может быть очень убийственным. Половина людей вряд ли отобьется от раша дронами...
Именно на уровне стратегии комп был довольно туп. Например, уперся в лимит снабжения при строительстве авиации, грохнул своего драгуна. И тут же заказал нового драгуна.
О, нашёл более поздние разборы игр финальной версии AlphaStar, которые вышли уже после того, как я последний раз интересовался темой.
https://www.youtube.com/watch?v=mpAUufSzaUo
В общем, нестандартные стратегии ИИ просто не понимает и зачастую даже не реагирует на них. Поэтому топовым игрокам проигрывает.
Нестандартным стратегиям проигрывают и люди :). Если они эффективны.
Да, "всякая дичь" заходит против ИИ лучше, чем против людей. Точно такую же проблему в доте в эндгейме одно время ИИ имел, т.к. длинных партий меньше, база для обучения меньше, и чем дальше тем хуже он играет.
Но несмотря на все это, только "чемпионы" могли сопротивляться ИИ в ск2, 99% игроков "без шансов". В эти 99 входят и вполне себе "про".
Зы. Вы о каком альфастаре ? В ск2 нет вроде драгунов, там сталкеры...
Если у бабушки яйца - это дедушка.
Мы играем в конкретную игру и пытаемся создать для нее оптимальный ИИ? Или пытаемся всячески этот ИИ ограничить, чтобы что ? Чтобы доказать, что человек круче компьютера, проще его из электросети выдернуть, это может сделать любой человек, победив таким образом.
Никакими чрезвычайными тактическими и стратегическими способностями люди в ск2 не обладают. Есть мета, про игроки ее и играют, да она меняется потихоньку. И кто победит зависит от микро и в целом чистоты исполнения. Везения. И немножко способности угадать что будет делать оппонент.
Но несмотря на все это, только "чемпионы" могли сопротивляться ИИ в ск2, 99% игроков "без шансов".
Не велико достижение. Даже заскриптованные боты с этим отлично справятся. Или какие-то читы вроде авто-сплита и мапхакинга позволят даже хреновому игроку обыгривать 99% игроков без шансов.
Зы. Вы о каком альфастаре ? В ск2 нет вроде драгунов, там сталкеры...
AlphaStar Final Pirotoss.
Очень давно играл, перепутал сталкера с драгуном из SC1.
У ИИ там фундаментальная проблема непонимания, что происходит. Ему залили базу крипом, но ИИ не пытается её очистить, а тупо отдаёт невыполнимые приказы на постройку зданий на крипе.
Вы совсем не понимаете как ИИ обучают ? В базе реплеев могло просто не быть реплеев с решением этой проблемы. Чем большая дичь происходит, тем меньше шансов, что ИИ смог научиться ей противодействовать. Но если бы он много играл с людьми, он, со временем, научился бы. Только долго очень :(
Так об этом и речь. Это слабый ИИ, который может действовать только на основе примеров. А сути механик он не понимает.
Где-то натыкался на обсуждение, где приводился такой пример: ребенку достаточно показать кошку один раз, и он дальше без проблем сможет распознать всех кошек, а нейронке нужно скормить миллионы изображений разных кошек. В этом и кроется различие.
Главная особенность альфастар — это именно отсутствие скриптования. Ему объяснили правила, дали посмотреть кучу игр, поиграться с самим собой. Это весьма сильное достижение.
Но, правда, альфастар не нашел каких то гениальных стратегий и побеждает кожанных мешков в основном за счет микро, скорости реакции и возможностей мультитаска, что бы там разработчики не заявляли.
Его все также можно победить абсурдными действиями, которые не всречались в обучающей выборке и на которые он не наткнулся случайно при самообучении.
Ну откуда можно найти гениальную стратегию, если учишься у кожаных мешков ? Я вообще удивлен, что ИИ микрит. По идее должен научиться плохо микрить. :)
Людиж не будут сажать Дронов в бункеры и высаживать потом, чтобы вдвое быстрее проезжать путь от кристалла до комцентра.... А догадаться до такого боюсь пока для ИИ затруднительно....
Он же сам с собой долго играл после того, как поучился у людей. Там и научился точнее и быстрее "кликать".
Людиж не будут сажать Дронов в бункеры и высаживать потом, чтобы вдвое быстрее проезжать путь от кристалла до комцентра
Это не имеет никакого отношения к DeepMind с его alphastar'ом. Это "заскриптованный" бот. Эту фишку придумали люди — авторы "микромашины".
Но вообще, теоретически, альфастар мог бы и до этого докопаться в своих играх. Но вероятность этого события слишком мала.
Ну да, вроде бы после того как альфастар зачем-то ограничили и он начал видеть в пределах экрана, урезали скорость реакции, клики итп.
Да, он сдал. Перестал укатывать чемпионов и "всего лишь" входил в топ 1%.
И да, он играл почти как человек во многих аспектах. Как человек с идеальным микро, на который игра просто не сбалансирована. Если бы и дальше его пилили, он безусловно стал бы чемпионом с очень большим отрывом. Конечно, можно запретить ему не только видеть карту, быстро кликать, но и думать, запуская его на медленном железе к примеру, но все это выглядит немножко смешно.
Будто надеялись, что он не сможет играть нормально, а он смог.... И надо как-то что-то сделать, чтобы мочь перестал.
Несмотря на определенную сложность старкрафта, по сравнению с программированием это тривиальная задача.
По сути эта штука мало чем отличается от любого средства повышения уровня абстракции.
Устали писать машинный код вручную - выдумали асм - нужны кодеры на асме.
Устали писать на асме - придумали си - нужны кодеры на си.
50 years later
Устали решать литкод - придумали нейронку мечту Яндекса - нужны кодеры, которые пояснят нейронке, что наш дорогой заказчик желает проект аля "17 взаимноперпендикулярных непересекающихся линий". Ну то есть сейчас есть senior AWS developer - а будет senior leetCodeFucker developer.
Какой из этого следует вывод? Правильно: инвесторы срочно должны вложить деньги в эту разработку. Заказчики кода должны расчехлить кошельки!
Так это... С настолько формализованными ТЗ программист и не нужен, нужен "кодер". "Переводчик с русского на компьютерный".
Только вот очень быстро окажется, что создание подобных ТЗ будут раз в 100 дороже, чем закупка программистов даже с рейтом в сотни у.е. в час.
Так не проблема. Сначала обучаем нейросеть, которая напишет ТЗ по словесному описанию. А потом уже это ТЗ даём на вход нейросети из статьи. Profit!
Ну да, только вот не дай бог полететь на самолёте, который получится.
Все это бурление говна с нокод происходит из непонимания того, что качественного инженера вообще некем заменить. Был момент, когда инженеров был адский избыток, их можно было ввозить работать за еду с территории бывшего СССР итп. Но все это закончилось, и теперь внезапно оказалось, что менеджмент это отлично, но самолёт без инженера летит так, что менеджеры вместо бабла повестки в суд получают. А инженера нет. Его вообще нет. Нигде. Его не научили и не воспитали, и сам "гражданин" который мог бы быть инженером, он не дурак, он зарплатную вилку видел и стал менеджером. И что теперь делать никому не ясно. Причем ситуацию ни за год, ни за пять лет не исправить. В it ещё шансы есть, а вот в тех местах, где требуется работа с материей совсем все плохо. Всем или слишком мало вёсен, или адски много.
Нет. Это олимпиадные задачи. Ну, или LeetCode — те самые ненавистные многими алгоритмические интервью, которые зачастую не дают уверенным в себе серъезным программистам с опытом попасть в условный фаанг.
Так что, нет — "кодеры" тут не помогут.
Стоит ли поступать на программиста сейчас? Что думаете, получится заскочить в последний вагон?
Теперь нужен программист, который объяснит нейросети, какое именно нужно приложение, его логику, и дизайн
А как на счёт - врачей, педагогов, бухгалтеров, инженеров и прочие массовые профессии с интеллектуальным функционалом? их ожидает та-же учсасть. Просто нет открытого, доступного стековерылоу по каждой из этих профессий.
Европейские государства будут жить справедливо распределяя финансы между всеми, а в России ожидается вымирание?
Потом придет Герман Оскарович и объявит , что не только высшее, но и среднее образование исчерпало себя, и предложит закрыть школы.
В России школы существуют не по этому, а только по тому, что во всем мире базовое образование бесплатно, и из закрытие будет выглядеть варварской выходкой, но Герман Оскарович уже нашел уникальное решение! - перевести всю нищету на дистанционное обучение, через интернет! - о чем он неоднократно, публично заявлял.
Нейросеть пишет? Представляю код который она написала)
return a*1.428492974+b*4.293772992-ab*0.08
Ладно, это скорее регрессия какая-то.
Не совсем понял из статьи и ее оригинала: как задавали условие задачи? на человеческом английском языке или сначала человек переводил условие задачи в какой-то псевдокод и потом уже AlphaCode генерил код?
Судя по всему, нейросеть ела тексты задач на английском языке.
Edit: правда тут стоит учитывать, что это тексты олимпиадных задач — они обычно строго структурированны и имеют определенный набор шаблонов. Во многих случаях там даже мишуры никакой сверху не насыпано и фактически математически формальное условие просто записано словами (типа "дана строка s и сторка t. Определить, входит ли строка t в s").
Я думаю паниковать о потере работы пока рано.
Эта нейросеть решает строго формализованные задачи определенного типа, имея набор тестов для самовалидации. Войти в топ 54% особо не сложно — это значит что надо решать всего лишь самые тривиальные задачи. Среди олимпиадников довольно много совсем начинающих и разница в умениях по мере повышения позиции в рейтингах растет экспоненциально.
Вот непонятно: почему разработчики нейросетей так жаждут создать искусственного программиста? Почему надо лишить человечество очередной творческой и интересной профессии?
Почему никто из этих создателей нейросетей не создаст автоматический мусороперерабатывающий завод, робота-мусорщика, дворника? Нет! Надо создать робота-художника, писателя, программиста, композитора! Зачем?
Впечатляет. В списке инженеров гугла, которые работали над этим, увидел Петра Митричева. Все его знают, кто следит за спортивным программированием.
DeepMind заявляет, что ее нейросеть пишет программы не хуже среднего программиста