論文の概要: Can humans teach machines to code?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19397v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 09:49:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:16.575322
• 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例を提供することができるということである。 我々は、人間の参加者が6つのプログラミング概念の例を示す研究を行う。 入力出力の例に基づいて学習した5つのプログラム合成システムの一般化性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.32052793811087
• License:
• Abstract: The goal of inductive program synthesis is for a machine to automatically generate a program from user-supplied examples. A key underlying assumption is that humans can provide sufficient examples to teach a concept to a machine. To evaluate the validity of this assumption, we conduct a study where human participants provide examples for six programming concepts, such as finding the maximum element of a list. We evaluate the generalisation performance of five program synthesis systems trained on input-output examples (i) from non-expert humans, (ii) from a human expert, and (iii) randomly sampled. Our results suggest that non-experts typically do not provide sufficient examples for a program synthesis system to learn an accurate program.
• Abstract（参考訳）: 帰納的プログラム合成の目標は、マシンがユーザが提供するサンプルからプログラムを自動的に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例を提供することができるということである。 この仮定の有効性を評価するために、人間の参加者が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概念の例を示す研究を行う。 入力出力例に基づいて学習した5つのプログラム合成システムの一般化性能を評価する。 (i)非専門の人間から (二)人間の専門家から、そして (三)ランダムサンプリング。 この結果から,非専門家はプログラム合成システムにおいて,プログラムの正確な学習に十分な例を提供していないことが示唆された。

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