AlphaCode

好耐冇見過咁大單新聞：發明 #AlphaGo (圍棋AI) 嘅團隊 #DeepMind 啱啱又公佈咗啲變態嘢出嚟：#AlphaCode (傳送門 https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode )

AlphaGo 係玩圍棋比賽， AlphaCode 顧名思義，就係玩 coding 比賽。

話說喺 IT9 嘅圈子裡面有個玩意叫 “competitive programming”。俾幾條題目你，限時之內提交個 program，然後會有個系統測試你個 program 啱唔啱，鬥快鬥準。啲題目大概類近「數學IQ題」類型，不過通常輸入嘅數據會好大，成千上萬，唔係人腦可以解決，所以要寫program去做。呢個玩意雖然相對小圈子，但唔好睇小佢：你叻嘅話，隨時會有大tech公司以過百萬(HKD)年薪請你。（而家好多公司嘅面試題都考呢啲，操練呢類題目已經係部份人搵tech工嘅指定動作。）

用 AI 寫 program 已經「唔係新嘢」，微軟舊年已經發佈 “GitHub Copilot”，可以幫你寫code嘅時候自動完成。不過做比賽形式嘅 AI 有個好處，就係容易分到水平高低。例如你話你嘅 AI 捉圍棋好叻，搵個世界級高手驗證下就得。相反 Copilot 呢類 AI 面世嘅時候，好多人質疑佢只係將 Github 嘅 code 左抄右貼，水平參差甚至會錯 （利申個人未用過）。

據報 AlphaCode 參加模擬編程比賽，成績中中挺挺，叻過大約一半嘅人類選手。由於玩 competitive programming 嘅人通常都係有返咁上下水平先玩，所以籠統啲講，可以話 AlphaCode 寫(某類) program 叻過大部份嘅 IT9。

作為一個軟件工程師，我係咪好快失業呢？可能㗎。（一直有心理準備轉行洗廁所）不過短期內對行業嘅影響應該冇咁極端嘅。AI 編程短期內其實會係令我哋工作方便咗，打少啲code，但可能相對要諗多啲嘢。本來呢個都係軟件設計行業幾十年嚟嘅大趨勢嚟：電腦可以幫你寫多啲code，但究竟你想要啲code做啲乜，暫時電腦係冇資格判斷。日後如果 AI 負責作出技術性嘅判斷，人類做嘅決定就只會剩低倫理價值觀嘅成份。一旦電腦連呢樣嘢都做埋，咁人類社會被 AI 支配嘅日子就唔遠㗎喇。我哋係咪真係願意俾 AI 決定涉及價值觀嘅嘢呢？好多人唔知原來呢樣嘢都不知不覺咁發生緊。 (唔係你以為 Facebook/Instagram/Youtube/Netflix 咁多內容係邊個決定你個 feed 睇到啲乜？)

AI 每征服一個領域，人類就對嗰個領域嘅深度有更透徹嘅認知。例如上世紀 AI 打贏國際象棋世界冠軍，我哋就知道原來玩象棋只要窮舉可能性同埋識得估算棋盤強弱就已經可以達至人類頂尖水平，然後發現原來相對之下圍棋唔可以用呢個方法，所以某程度上比象棋更「難」。早幾年 AlphaGo 打贏圍棋高手，我哋就知道原來用 Convolutional Neural Network 可以擊敗圍棋世界高手。用現有嘅 AI 技術，究竟夠唔夠擊敗世界級嘅 programmer 呢？定係要發明啲嶄新方法先至可以叻過人類？呢啲嘢真係要試過先知，大家拭目以待。