약, 6일 전 세계 최대 비영리 인공지능 연구소인 OpenAI에서 자사의 자연어처리 알고리즘을 사용한 Codex라는 기술을 발표했다.
약 30분간의 라이브를 통해 여러 주제에 대해 발표를 진행하였다. (https://www.youtube.com/watch?v=SGUCcjHTmGY)
주제는
- Creating a Space Game (게임 개발)
- Hello World (간단한 코딩)
- Talking to Your Computer (자연어 이해를 통한 코드 생성)
- Data Science (데이터사이언스)
- Converting Python to Ruby (언어 번역)
- a First Grade Math Test (수학 시험)
상기 6개이다.
이전에 연구실에서 OpenAI의 새로운 자연어 처리 모델인 GPT3에 대해 세미나를 들은 적이 있었는데, 그 강점을 제대로 살린 프로젝트라고 생각한다.
https://openai.com/blog/openai-codex/
OpenAI Codex
We’ve created an improved version of OpenAI Codex, our AI system that translates natural language to code, and we are releasing it through our API in private beta starting today. Codex is the model that powers GitHub Copilot, which we built and launched
openai.com
정확히는 자연어 이해를 통해 코드를 생성하는 (AI system that translates natural language to code) API 서비스이다. 단어의 벡터화를 기반으로 동작하는 자연어 처리 모델의 강점을 최대로 활용한 예시이다.
아래는 각 영역 별로 예시를 정리해보겠다.
1. 게임 개발
사람이 아래에 "Add ~" 라고 자연어로 타이핑하자, 모델은 우측의 코드를 스스로 개발하고, 왼쪽에 구현된 결과를 확인할 수 있다.
충격적인 것은 변수, 함수명에 대한 지시까지 이해한다. 각 문장을 정확히 이해하고, 이를 코드로 생성해내는 것을 볼 수 있다.
3. 수학 시험
Jane has 9 balloons. 6 are green and the rest are blue. How many balloons are blue?
이 문장을 듣고 코딩을 해서 답을 낸다.
간단한 사칙연산 수준이지만, 잠재력이 어마어마하다고 본다.
모델이 문제를 이해할 수 있다면, 그에 따른 코드를 생성할 수 있다면자연어 모델이기 때문에 패턴을 찾아내는 것은 인간보다 뛰어날 것이고, 그렇다면 수많은 알고리즘 코드를 이해하고 문제를 학습한다면 인간의 고유 영역이었던 알고리즘 문제 풀이도 인공지능이 뛰어넘을 수 있다.)
