Programowanie probabilistyczne da nam AI?

Na polu uczenia maszynowego cały czas dokonywane są duże postępy, jednak AI z prawdziwego zdarzenia do tej pory nie udało się stworzyć. Lecz być może uda się tego dokonać dzięki zupełnie nowym, probabilistycznym językom programowania, które otwierają przed informatyką zupełnie nowy rozdział.

Naukowcy z MIT podczas konferencji Computer Vision and Pattern Recognition, która odbędzie się w czerwcu, zaprezentować mają jak programy napisane właśnie w takich językach, które mają zaledwie 50 linijek kodu, a potrafią radzić sobie lepiej z rozpoznawaniem na zdjęciach obiektów niż klasyczne programy zawarte w tysiącach linii kodu.

W programowaniu probabilistycznym całe programy opierają się o tzw. algorytm wnioskowania, który bez przerwy rozważa najróżniejsze możliwości na podstawie dostarczanych mu danych treningowych - w tym przypadku obrazów - i wyliczania najbardziej prawdopodobnych ewentualnych wyników.

Podchodzą one w odwrotny sposób do tego jak renderowane są sceny w trakcie tworzenia komputerowych filmów animowanych - programy te potrafią na podstawie dwuwymiarowego zdjęcia wyliczyć jak rozchodzi się na trójwymiarowych obiektach światło i na podstawie tego są w stanie tworzyć ich dokładne modele w 3D, czynią to one szybciej od klasycznych programów, a także popełniają mniej błędów.

Nie znaczy to jednak, że klasyczne metody uczenia maszynowego są złe - jeśli połączymy dwie techniki razem możemy uzyskać jeszcze lepsze rezultaty, a program probabilistyczny będzie w stanie sam opracować najlepsze strategie dla danych zadań - nie będzie on musiał być modyfikowany do każdego z nich z osobna.

I nawet jeśli w ten sposób nie powstanie sztuczna inteligencja z prawdziwego zdarzenia, to z pewnością się do niej znacznie zbliżymy.

Źródło: