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新的AI编程语言超越了深度学习

由麻省理工学院的新闻
2019年6月28日
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麻省理工学院(MIT)的一组研究人员正在帮助新手更容易接触人工智能，同时帮助专家推进该领域。

在本周的编程语言设计与实现会议上发表的一篇论文中，研究人员描述了一个名为“gen”的新型概率编程系统。用户编写AI技术应用的多个领域的模型和算法——如计算机视觉、机器人和统计——而无需处理方程或手动编写高性能代码。Gen还让专家研究人员编写复杂的模型和推理算法(用于预测任务)，这在以前是不可行的。

例如，在他们的论文中，研究人员证明了一个简短的Gen程序可以推断出3-D身体姿势，这是一个困难的计算机视觉推理任务，在自主系统、人机交互和增强现实中有应用。在幕后，这个程序包括执行图形渲染、深度学习和概率模拟类型的组件。这些不同技术的结合使得这项任务比一些研究人员早期开发的系统更准确和更快。

研究人员表示，由于Gen的简单性，以及在某些情况下的自动化，从新手到专家，任何人都可以轻松使用它。电气工程与计算机科学系的博士生、第一作者Marco Cusumano-Towner说:“这项工作的一个动机是让计算机科学或数学专业水平较低的人更容易接触到自动化AI。”“我们还希望提高生产率，这意味着专家可以更容易地快速迭代和构建人工智能系统的原型。”

研究人员还展示了Gen的另一个程序简化数据分析的能力，该程序可以自动生成复杂的统计模型，专家通常使用该模型来分析、解释和预测数据中的潜在模式。这是基于研究人员之前的工作，他们让用户编写几行代码来揭示金融趋势、航空旅行、投票模式和疾病传播等趋势。这与早期的系统不同，早期的系统需要大量的手工编码来进行准确的预测。

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