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首页 » 常识 » 预防 » AI系统首次实现真正自主编程,完爆初级程
TUhjnbcbe - 2020/6/2 20:49:00

在本文中,我们介绍了首个能够自动生成完整软件程序的机器学习(ML)系统,全程只需最低限度的人类参与。这个系统名叫“AIProgrammer”,以遗传算法(GA)为核心,加上紧密约束的编程语言,将其ML搜索空间的开销降到最低。AIProgrammer的新颖部分源于(i)独特的系统设计,包括用于效率和安全性的嵌入式手工解释器(hand-craftedinterpreter),以及(ii)对遗传算法的增强,纳入了指令基因(instruction-gene)随机化绑定,以及编程语言特定的基因组构建及消除技术。我们详细介绍了AIProgrammer的系统设计,详细介绍了系统的工作原理,以及使用主流CPU来演示其软件生成功能和性能的实验数据。

让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在,来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员,号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AIProgrammer”,这个“AI程序员”利用遗传算法和图灵完备语言,开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。AI自动编程的时代,大幕已开。让AI自动编程一直是计算机科学家的梦想。目前这个方面的成果还非常有限,比如让AI自动补完编程语言,或者执行简单的加法程序。今天我们要介绍的这项工作,号称是第一个能够全自动生成完整软件程序的机器学习系统“AIProgrammer”。研究人员表示,他们用这个系统证明了长久以来的假设,那就是功能完备的程序确实能够被自动生成。具体到这项工作,AIProgrammer利用机器学习中的遗传算法,模拟复杂的指令。虽然现在AIProgrammer生成的程序,复杂程度与人类新手程序员编写的结果相当。但研究人员认为,AIProgrammer编写的程序完全可以超越传统范畴,不受人类时间和智慧的局限。AI编写的程序只是在测试复杂度和计算资源之间找得到最适合的点。换句话说,可能性无限。研究人员还表示,我们需要重新思考,设计新的、面向机器的编程语言,因为当前的编程语言是面向人类的,不适用于基于ML的编程。“在考虑ML驱动程序生成的未来时,我们需要放弃和重新考虑典型程序语言创建的方法。”研究人员写道,只有这样做,我们才能开始设想一个由AI系统驱动,以人类创造力和设计为指导的计算机软件开发的新未来。

AIProgrammer的软件架构。从图中可见,由人类驱动的部分非常少,只需要在开始输入指令,最后接收适用于某项任务的函数即可,剩下部分全部由机器完成。

AIProgrammer:利用遗传算法自动生成程序,理论上能够完成所有类型的任务根据论文,研究人员选择了无类型编程语言,只包括了8种指令来驱动AIProgrammer生成软件。

AIProgrammer使用的编程语言是图灵完备的,如表1所示。理论上,在时间和内存不限的情况下,图灵完备编程语言能够处理任何编程任务。本质上,任何一种具有这种特质的编程语言都能够解决海量编程问题。同样,AIProgrammer生成的软件能够完成所有任务。

有了这个保障,再来看AIProgrammer的核心——遗传算法。要使用遗传算法生成软件程序,必须首先创建一个基因组(genome)。基因组是一组被组合在一起作为单个单元的基因。AIProgrammer的基因组编码为浮点数组,每个唯一指令的固定值范围在0和1之间,如上面表1的基因范围列所示。创建好基因组后,AIProgrammer就将其转换为相应的程序,执行,并根据程序的输出为结果程序分配适合度。生成的程序越靠近解决提供的任务,适应度就越高,越有可能继续进行下一代的进化。在每一代,AIProgrammer利用随机选择以及交叉和变异来创建子程序,其中包含轻微的随机扰动,并且可能比其父母更好的基因组来解决目标任务。

图3展示了从浮点数组中构建基因组的实例。每个值范围映射到编程语言中的特定指令。最初,这些值是随机的,导致生成的程序无法正常运行。但是,其中必将有一两个能够运行并执行一些有效的指令。一个程序执行得越成功,就越有可能继续使用代码,实现更成功的后代。

为了创建后代,父母将其基因的一部分交给孩子,这个过程如图4所示。除了继承父母的编程指令外,每个孩子也可能会遇到突变,也就是对特定基因增加受控但随机的扰动。这导致特定基因的值发生修改,使所得到的编程指令发生变化,进而改变整个程序。

可执行程序根据其执行情况进行排名,如图5所示。其中,特定程序会被立即从基因组池中删除,成功的方案则被推进以产生新的后代。AIProgrammer使用结果:输出“HelloWorld”,反转字符串,加减乘,输出斐波那契数列……

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AIProgrammer由C#.NET设计的模块化框架组成。包括运行遗传算法的引擎,基因组编码器和解码器,用于执行模拟程序的沙箱解读器,以及将代码转换为二进制可执行文件的编译程序。虽然最初设计AIProgrammer的时候使用C#,但需要注意的是,设计原则并不限于使用C#。研究人员指出,AIProgrammer的适应性测试软件框架具有延展性,并已被开发。用户可以自己设计无数的定制化软件,最终指导系统的遗传算法(GA)生成和软件程序演变。

如果目标程序旨在生成一个字符串,如”HelloWorld”(见上图),测试分数可能是字符串中的数字。但由于AIProgrammer是在字节级生成代码,测试分数应将输出字符的增量差考虑在内。研究人员表示i,他们能用AIProgrammer生成很多软件程序。表2是所生成程序的名单。

一开始,研究人员让AIProgrammer生成了一个非常简单的程序来输出“hi”。经过代后,测试成功。生成代码如图9所示。

经过,代后,生成了“helloworld”,如图10所示。

经过6,,代后,AIProgrammer成功生成了”Iloveallhumans”,如图11所示。

AIProgrammer生成反转字符串的程序。生成代码如图13所示。

AIProgrammer能在92,代之后生成加法程序;在,代之后生成减法程序,如图15所示。图16所示的生成程序可以从两个初始输入值来输出斐波纳契序列。

论文:

AIProgrammer,使用遗传算法自动创建软件程序

来源:LUPA开源社区

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