DeepMindのAIシステム、競技プログラミングで人間と互角の成績：AIの問題解決能力の飛躍的向上を実証

DeepMindがAIベースのコンピュータプログラム作成システム「AlphaCode」を開発し、競技プログラミングコンテストへの参加をシミュレートしたところ、同システムはコンテスト参加者の54％以内の順位に相当する成績を収めた。

[＠IT]

　DeepMindは2022年2月2日（英国時間）、AIベースのコンピュータプログラム作成システム「AlphaCode」を開発し、競技プログラミングコンテストへの参加をシミュレートしたところ、同システムはコンテスト参加者の54％以内の順位に相当する成績を収めたと発表した。

　こうしたコード生成システムが競技プログラミングコンテストで人間と張り合えるレベルに達した初の例だとしている。

AlphaCodeのコード生成能力

　AlphaCodeはこのシミュレーションで、クリティカルシンキング、ロジック、アルゴリズム、コーディング、自然言語理解などを組み合わせた新しい問題を解決した。AlphaCodeは、トランスフォーマーベースの言語モデルを使用して膨大なコードを生成し、それらを賢くフィルタリングして、有望なプログラムの小さなセットを抽出するものであり、DeepMindは、このシステムを解説した論文のプレプリントを公開している。

Codeforcesがコンテストで出題した問題と、AlphaCodeが作成した、問題を解決するコード（提供：DeepMind）

　競技プログラミングコンテストでは、参加者は一連の長い問題文を受け取り、それを解決するプログラムを数時間で作成する。

　典型的な問題は、一定の制約の中で道路や建物を配置する方法を求めたり、カスタムボードゲームに勝つための戦略を立てたりするといったものだ。参加者は主に、問題をどれだけ解いたかで順位付けされる。企業はこうしたコンテストを採用ツールとして利用しており、ソフトウェアエンジニアの採用プロセスでも、同様の問題がよく出題される。

　こうした競技プログラミングコンテストで優秀な成績を上げるために必要な問題解決能力は、既存のAIシステムの能力を超えている。だが、DeepMindは、大規模トランスフォーマーモデルの進歩と、大規模なサンプリングおよびフィルタリングを組み合わせることで、AIシステムが解決できる問題の数を大幅に増やすことに成功した。