인공지능이 활용되는 분야는 정말 무궁 무진한데요.

구글 사의 마젠타(magenta)나 마이크로소프트 사의 드로잉봇(Drawing Bot)을 보면

언제까지나 사람의 영역으로 남을 것 같았던 ‘창작’ 영역에서 인공지능의 역할이 점차 커지고 있습니다.

그런데, 최근 창작 영역을 넘어 ‘개발’ 영역에서도 인공지능을 찾아볼 수 있게 되었습니다.

인간 소프트웨어 개발자 수준의 코딩 문제 해결 능력을 보유한 인공지능이 등장했기 때문입니다.

바로, 구글 딥마인드의 '알파코드(AlphaCode)'입니다.

알파코드는 이른바 코딩할 수 있는 인공지능 시스템으로, 시뮬레이션을 통해 실제 프로그래밍 대회에 참가했을 때 상위 54% 안에 들었다고 합니다.

이러한 알파코드의 능력을 보아 향후 자동 프로그래머로서 코딩을 모르는 사람의 요구까지 해결할 수 있을 것으로 기대되는 데요.

알파코드는 깃허브와 프로그래밍 대회의 문제와 솔루션을 데이터 삼아 pre-training한 다음, fine-tuning을 진행했습니다.

이후, filtering과 clustering을 거쳐 솔루션들에 대해 다시 순위를 매기는 방식을 취했습니다.

이러한 자동화된 시스템은 디버깅부터 컴파일링, 테스트까지 인간 소프트웨어 개발자들의 시행착오 작업을 대체하게 됩니다.

기존의 인공지능이 코딩 문제 해결에 있어 솔루션을 복제하거나 관련 모든 알고리즘을 적용하는 데에서 그쳤다면,

알파코드는 대규모 트랜스포머 모델과 대규모 샘플링, 필터링을 합친 결과

알고리즘 추론을 통해 새로운 알고리즘 프로그램을 고안할 수 있는 창의성을 갖추게 된 것입니다.

알파코드가 푼 문제 예시

알파코드가 제출한 솔루션 예시

하단의 이미지는 알파코드가 솔루션을 생성할 때 모델이 어떤 토큰을 활용했는 지에 대한 시각화입니다.

Reference

[1] https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode?fbclid=IwAR2RF_iY7bM_O7uDybqbzdN1Qzz0UDny_zfulwc9wDJGhGdfdrFtdsaPX9Q

[2] https://alphacode.deepmind.com/?fbclid=IwAR0jOwxzcejijXJZfduP_dxRk1zfadR0K67SkrzU5wmTXmnIzIPO0H1evEA

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• 본 게시글은 데이콘 서포터즈 ‘데이크루’ 1기 활동의 일환입니다.