Yapay zeka verimli kod yazarak insanlardan daha başarılı hale geliyor. Google’ın DeepMind AI grubu önemli bir çalışma yaptı.
Google’ın DeepMind AI grubu, önce insan kodu örnekleri üzerinde eğitim almadan son derece optimize edilmiş algoritmalar geliştirebilen bir pekiştirmeli öğrenme aracı geliştirdi. İşin püf noktası, programlamayı bir oyun olarak ele alacak şekilde ayarlamak oldu.
Kod satırını basitleştiriyor
DeepMind, kendi kendine oyun oynamayı öğreten bir yazılım geliştirmesiyle dikkat çekiyor. Satranç, Go ve StarCraft gibi çeşitli oyunları fetheden bu yaklaşımın oldukça etkili olduğu kanıtlandı. Ayrıntılar, ele aldığı oyuna bağlı olarak değişirken, yazılım kendi kendine oynayarak öğrenir ve skoru en üst düzeye çıkarmasını sağlayan seçenekleri keşfediyor.
İnsanların oynadığı oyunlar konusunda eğitilmediği için, DeepMind sistemi oyunlara insanların aklına gelmeyen yaklaşımları keşfedebiliyor.
Bu yaklaşım programlama ile çok ilgili. Büyük dil modelleri, çok sayıda insan örneği gördükleri için etkili kodlar yazıyor. Ancak bu nedenle, insanların daha önce yapmadığı bir şeyi geliştirmeleri pek mümkün değil. Sıralama işlevleri gibi iyi anlaşılan algoritmaları optimize etmek istiyorsak, o zaman bir şeyi mevcut insan koduna dayandırmak size en iyi ihtimalle eşdeğer performans sağlayacak. Ancak yapay zekanın gerçekten yeni bir yaklaşım belirlemesini nasıl sağlarsınız?
DeepMind’daki insanlar, satranç ve Go ile aynı yaklaşımı benimsiyor. Kod optimizasyonunu bir oyuna dönüştürüyor. AlphaDev sistemi, kodun gecikmesini bir puan olarak ele alan ve kodun hatasız tamamlanmasını sağlarken bu puanı en aza indirmeye çalışan x86 derleme algoritmaları geliştirdi. Takviyeli öğrenme yoluyla AlphaDev, sıkı ve yüksek verimli kod yazma becerisini kademeli olarak geliştiriyor.
Sistemin gecikme için optimize edildiğini söylemek, nasıl çalıştığını açıklamaktan çok farklı. Diğer çoğu karmaşık yapay zeka sistemi gibi, AlphaDev de birkaç farklı bileşenden oluşuyor.
AlphaDev daha verimli kod ürettiğinden, ekip bunları LLVM standart C++ kitaplığına geri dahil etmek istedi. Buradaki sorun, kodun C++ yerine derlemede olması diyebiliriz. Bu yüzden, geriye doğru çalışmak ve aynı derlemeyi üretecek C++ kodunu bulmak zorunda kalıyor. Bu yapıldıktan sonra, kod LLVM araç zincirine dahil ediliyor. Hatta 10 yıldan fazla bir süredir kodun bir kısmı ilk kez değiştirildi diyebiliriz.