論文の概要: Can humans teach machines to code?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19397v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 09:42:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:44:46.022604
- Title: Can humans teach machines to code?
- Title（参考訳）: 人間は機械にプログラミングを教えることができるのか?
- Authors: Céline Hocquette, Johannes Langer, Andrew Cropper, Ute Schmid,
- Abstract要約: 鍵となる前提は、人間が機械に概念を教えるのに十分な品質の例を提供することができるということである。
我々は、リストの最大要素を見つけるなど、6つのプログラミングタスクの例を生成するよう人間に依頼する。
我々は, (i) 人為的な例, (ii) ランダムなサンプル, (iii) 専門家による例に基づいて訓練されたプログラム合成システムの性能を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.32052793811087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The goal of inductive program synthesis is for a machine to automatically generate a program from user-supplied examples of the desired behaviour of the program. A key underlying assumption is that humans can provide examples of sufficient quality to teach a concept to a machine. However, as far as we are aware, this assumption lacks both empirical and theoretical support. To address this limitation, we explore the question `Can humans teach machines to code?'. To answer this question, we conduct a study where we ask humans to generate examples for six programming tasks, such as finding the maximum element of a list. We compare the performance of a program synthesis system trained on (i) human-provided examples, (ii) randomly sampled examples, and (iii) expert-provided examples. Our results show that, on most of the tasks, non-expert participants did not provide sufficient examples for a program synthesis system to learn an accurate program. Our results also show that non-experts need to provide more examples than both randomly sampled and expert-provided examples.
- Abstract（参考訳）: 帰納的プログラム合成の目標は、プログラムの望ましい動作のユーザが提供する例から自動的にプログラムを生成することである。
鍵となる前提は、人間が機械に概念を教えるのに十分な品質の例を提供することができるということである。
しかし、我々が知っている限りでは、この仮定には経験的および理論的支持が欠けている。
この制限に対処するため、我々は「人間は機械にプログラミングを教えるのか?」という疑問を探る。
この問いに答えるために、我々は人間にリストの最大要素を見つけるなど、6つのプログラミングタスクの例を作成するよう依頼する研究を行う。
学習したプログラム合成システムの性能の比較を行う。
一 人為的な例
(二)ランダムにサンプルを採取し、
(三)専門家による例。
その結果,ほとんどのタスクにおいて,熟練者以外の参加者は,プログラム合成システムで正確なプログラムを学習する十分な例を提供していなかった。
また,非専門家が無作為なサンプルや専門家によるサンプルよりも多くのサンプルを提供する必要があることも示唆した。
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