Растущий спрос на приложения на основе искусственного интеллекта также повысил требования к платформам, которые используются для их создания. На конференции по разработке и внедрению языков программирования группа исследователей из Массачусетского технологического института представила доклад и продемонстрировала новый язык системы вероятностного программирования под названием «Gen» .

Согласно MIT News, исследователи пытались объединить автоматизацию, гибкость и скорость в одно целое. «Мы сможем помочь демократизировать эту гораздо более широкую коллекцию алгоритмов моделирования и вывода, как это сделал TensorFlow для глубокого обучения», - сказал Викаш К. Мансингка, член команды, которая разработала Gen.

Искусственный интеллект объединяет различные области, такие как статистика, компьютерное зрение и глубокое обучение, и для такой обширной области, как AI, языки программирования также должны быть гибкими.

Но есть несколько проблем, с которыми вы можете столкнуться при создании таких платформ:

1. Достижение хорошей производительности для гетерогенных вероятностных моделей, сочетающих симуляторы черного ящика, глубокие нейронные сети и рекурсию.
2. Упрощение реализации алгоритмов вывода с абстракциями при минимальном ограничении.

По мере появления в отрасли все более совершенных моделей, таких как компьютерное зрение и робототехника, существующим системам не хватает эффективности и гибкости для практического использования.

Где вы можете использовать Gen?

По словам авторов, Gen может использоваться для приложений AI, основанных на компьютерном зрении, робототехнике и статистике. Здесь вам не придется иметь дело с уравнениями или вручную писать высокопроизводительный код.

Короткий код Gen может сделать возможными задачи, такие как позы 3D тела, которые повсеместны с автономными системами, взаимодействиями человека с машиной и дополненной реальностью.

Gen также содержит компоненты для выполнения рендеринга графики, глубокого обучения и моделирования вероятностей. Кроме того, вы можете упростить анализ данных, используя Gen, который автоматически генерирует сложные статистические модели для извлечения признаков из наборов данных.

Чем отличается GEN?

В отличие от других платформ, таких как TensorFlow, PyTorch, Theano, Gen явно анализирует моделирование и вывод. Gen автоматизировал процесс расчета и предоставил платформу для объединения кода Julia и TensorFlow.

«Gen уже превзошел существующие вероятностные языки программирования в решении задач логического вывода, включая оценку трехмерной позы тела по одному изображению глубины, устойчивую регрессию, вывод вероятного пункта назначения человека или робота, и структурирование обучения для данных временных рядов реального мира.»

Как установить Gen?

Прежде всего, вам понадобится Julia 1.0 или более поздняя версия. Пакет Gen можно установить с помощью менеджера пакетов Julia.

В Julia REPL введите ], чтобы войти в режим Pkg REPL, а затем выполните:

pkg> add https://github.com/probcomp/Gen

Он установит Gen в вашей системе. Исходный код Gen общедоступен и будет представлен на следующих конференциях разработчиков, таких как Strange Loop и JuliaCon.