Das MIT behauptet mit dem probabilistischen Programmiersystem Gen einen Sieg bei der Demokratisierung der KI und der Verbreitung von Innovationen für alle.
MIT, wo das beliebte Julia-Sprache geboren wurde, hat ein probabilistisches Programmiersystem namens „Gen“ entwickelt, das Neulingen den Einstieg in Computer Vision, Robotik und Statistik erleichtern soll.
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Gen ist Teil von Julia, das MIT-Forscher 2012 erstmals vorstellten. Im letzten Jahr ist Julia geworden eine der beliebtesten Sprachen der Welt, momentan auf dem 44. Platz auf dem Tiobe-Programmiersprachenindex, direkt hinter der offiziellen Android-Sprache Kotlin, Microsofts JavaScript-Superset TypeScript und dem von Mozilla erstellten Rust.
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Laut MIT integrieren die Entwickler von Gen „mehrere benutzerdefinierte Modellierungssprachen in Julia“, um das neue KI-Programmiersystem zu erstellen. Dies ermöglicht es Benutzern, KI-Modelle und Algorithmen zu erstellen, „ohne sich mit Gleichungen befassen oder manuell hochleistungsfähig schreiben zu müssen.“ Code".
Laut MIT kann das System aber auch für komplexere Aufgaben wie Vorhersagen eingesetzt werden, was für technisch kompetentere Forscher von Nutzen sein könnte.
Der Name „Gen“ leitet sich vom Zweck des Systems ab, eine Lücke in der „allgemeinen“ probabilistischen Programmierung zu schließen. laut einem Artikel von MIT-Forschern.
„Bestehende Systeme sind für den allgemeinen Einsatz unpraktisch“, schreiben sie.
„Einige Systeme bieten eingeschränkte Modellierungssprachen, die nur für bestimmte Problemdomänen geeignet sind. Andere bieten „universelle“ Modellierungssprachen, die jedes Modell darstellen können, unterstützen aber nur eine begrenzte Anzahl von Inferenzalgorithmen, die übermäßig langsam konvergieren.“
Das System ermöglicht es Programmierern, ein Programm zu erstellen, das beispielsweise 3D-Körperposen und damit Rückschlüsse ziehen kann Vereinfachen Sie Computer-Vision-Aufgaben für den Einsatz in selbstfahrenden Autos, gestenbasiertem Computing und Augmented Wirklichkeit.
Es kombiniert Grafik-Rendering, Deep Learning und Arten von Wahrscheinlichkeitssimulationen auf eine Weise, die es ermöglicht verbessert ein probabilistisches Programmiersystem, das das MIT 2015 entwickelt hat, nachdem es Mittel dafür erhalten hatte A 2013 KI-Programm der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)..
Die Idee hinter dem DARPA-Programm bestand darin, die Hürden für die Entwicklung maschineller Lernalgorithmen für Dinge wie autonome Systeme zu senken.
„Eine Motivation dieser Arbeit besteht darin, automatisierte KI auch für Menschen mit weniger Kenntnissen in Informatik oder Mathematik zugänglicher zu machen.“ sagt der Hauptautor des Papiers, Marco Cusumano-Towner, Doktorand im Fachbereich Elektrotechnik und Informatik.
„Wir wollen auch die Produktivität steigern, was bedeutet, dass es Experten einfacher wird, ihre KI-Systeme schnell zu iterieren und Prototypen zu erstellen.“
Genauso Microsoft behauptet, es „demokratisiert KI“Ziel der MIT-Forscher ist es, Datenwissenschaft für jedermann zu ermöglichen.
Das MIT behauptet auch, das beliebte KI-Framework von Google zu übertreffen. TensorFlow, das Benutzern dabei hilft, Algorithmen zu erstellen, „ohne viel zu rechnen“, und das auf einer Python-Sprach-API basiert.
Laut MIT ist TensorFlow „sehr auf Deep-Learning-Modelle ausgerichtet“ und schöpft das Potenzial der KI möglicherweise nicht vollständig aus.
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