Недавно студенты Массачусетского технологического института успешно создали новый язык программирования искусственного интеллекта. Говорят, что Gen может легко использоваться кем угодно, от новичка до эксперта. Эта новая система вероятностного программирования, не требующая сложного кода, позволяет пользователям писать сложные модели и программы логического вывода для статистического прогнозирования, что делает ее более доступной для всех.
Раньше для многих точных прогностических моделей требовалось много ручного кодирования, но Джен меняет это. Gen может как привести новичков в область искусственного интеллекта, так и помочь экспертам добиться новых успехов, позволяя им создавать прототипы своих идей и кодировать свои собственные автоматизированные системы искусственного интеллекта всего несколькими строками кода.
Исследователи попытались объединить лучшие атрибуты мира ИИ, такие как автоматизация, гибкость и эффективность. По словам Викаша К. Мансингки, члена команды, разработавшей Gen, «если мы сможем это сделать, возможно, мы сможем помочь демократизировать более широкий спектр алгоритмов моделирования и логического вывода, как это сделал TensorFlow для глубокого обучения».
Где применяется Gen? Согласно статье Массачусетского технологического института, Gen можно применять для написания моделей и алгоритмов в различных областях технологий ИИ, таких как компьютерное зрение, робототехника и статистика, без необходимости иметь дело с уравнениями или вручную писать высокопроизводительный код.
Короткая программа Gen помогает пользователям решать сложные задачи компьютерного зрения, такие как определение поз тела в 3D. Это имеет приложения в автономных системах, взаимодействии человека с компьютером и дополненной реальности.
Кроме того, программы Gen также содержат компоненты, которые выполняют рендеринг графики, глубокое обучение и вероятностное моделирование. Комбинация этих различных методов имеет более высокую точность и скорость, чем более ранние системы, разработанные некоторыми исследователями.
Gen может упростить анализ данных, используя другую программу Gen, которая автоматически создает сложные статистические модели, обычно используемые экспертами для анализа, интерпретации и прогнозирования основных закономерностей в данных. Более ранние системы требовали обширного ручного кодирования, чтобы делать точные прогнозы.
Что отличает Gen В отличие от платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, Theano и т. д., программы Gen явно разбивают моделирование и логические выводы.
Автоматизируя процесс вычисления плотности предложения, необходимой для различных передовых методов Монте-Карло, Gen предоставляет платформу премиум-класса для объединения кода Julia и TensorFlow.
В документе также упоминается, что Gen намного превосходит существующие вероятностные языки программирования в решении рассуждений, включая трехмерные позы тела из изображений с одинарной глубиной. Gen также может предоставить высокоуровневую инфраструктуру для задач вывода с использованием таких методов, как оптимизация, вариационный вывод, некоторые вероятностные методы и глубокое обучение. Gen имеет более гибкие возможности программирования логических выводов, что делает возможным повышение производительности.
Что касается экземпляров, Gen находит свою нишу в следующих направлениях: Intel в сотрудничестве с MIT разрабатывает камеру с датчиком глубины для системы дополненной реальности Gen.
Лаборатория Линкольна Массачусетского технологического института (MIT Lincoln Laboratory) применяет Gen в области воздушной робототехники для оказания гуманитарной помощи и реагирования на стихийные бедствия. Ген находится в центре проекта MIT-IBM Watson AI Lab, который изучается Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны, чтобы смоделировать уровень человеческого здравого смысла у 18-месячного младенца.
Зубин Гахрамани, главный научный сотрудник Uber, вице-президент по искусственному интеллекту и профессор Кембриджского университета, не участвовавший в исследовании, сказал: «Gen представляет собой значительный прогресс в этой области и будет способствовать масштабируемости вероятностных рассуждений и практического ИИ. .Внедрение системы."
Питер Норвиг, директор по исследованиям в Google, который также не принимал участия в исследовании, также высоко оценил Gen: «(Gen) позволяет людям, которые сталкиваются с проблемами, использовать вероятностное программирование, чтобы самим придумывать более принципиальные решения проблем, и Не ограничены выбором разработчиков вероятностных систем программирования. Языки программирования общего назначения успешны, потому что они облегчают программистам выполнение задач, а также позволяют программистам создавать совершенно новые вещи для эффективного решения новых проблем. для программирования».