Amplifying human performance in combinatorial competitive programming

要約

近年、人間の競争相手に対して見事なレベルでパフォーマンスを発揮できる、競技プログラミング用の複雑な AI システムが大幅に増加しています。
着実な進歩が見られる一方で、Codeforces などの標準的な競争プラットフォームでは、これらの手法では最高のパーセンタイルが依然として手の届かないところにあります。
ここでは代わりに、組み合わせ競争プログラミングに焦点を当てます。その目標は、特定の入力に対して、計算的に解決できない問題に対する可能な限り優れた解決策を見つけることです。
人間のプログラマーがヒューリスティック ソリューションのバックボーンを記述し、その後 AI を使用してヒューリスティックで使用されるスコアリング関数を最適化できるため、このシナリオは人間と AI の相乗効果のための独自のテストベッドを提供すると仮説を立てます。
私たちは、Google の NP の難しいソフトウェア エンジニアリングの問題に触発された世界的なチーム プログラミング コンテストである Hash Code の以前のイテレーションにアプローチを展開し、FunSearch を活用してスコアリング機能を進化させています。
当社の進化したソリューションは、達成スコアをベースラインから大幅に向上させ、これまでのすべてのハッシュ コード オンライン予選ラウンドで上位パーセンタイルに食い込むことに成功し、いくつかのチームで上位の人間チームを上回りました。
私たちの手法は、最近開催された AtCoder コンテストで取り上げられた最適化問題でもパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

Recent years have seen a significant surge in complex AI systems for competitive programming, capable of performing at admirable levels against human competitors. While steady progress has been made, the highest percentiles still remain out of reach for these methods on standard competition platforms such as Codeforces. Here we instead focus on combinatorial competitive programming, where the target is to find as-good-as-possible solutions to otherwise computationally intractable problems, over specific given inputs. We hypothesise that this scenario offers a unique testbed for human-AI synergy, as human programmers can write a backbone of a heuristic solution, after which AI can be used to optimise the scoring function used by the heuristic. We deploy our approach on previous iterations of Hash Code, a global team programming competition inspired by NP-hard software engineering problems at Google, and we leverage FunSearch to evolve our scoring functions. Our evolved solutions significantly improve the attained scores from their baseline, successfully breaking into the top percentile on all previous Hash Code online qualification rounds, and outperforming the top human teams on several. Our method is also performant on an optimisation problem that featured in a recent held-out AtCoder contest.

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