麻省理工学院开源Gen让人工智能更简单

2019-07-05 10:03| 发布者: |

原标题:麻省理工学院开源环亚ag88国际厅Gen让人工智能更简单

麻省理工学院的一个研究小组开发了开源Gen,可以让新手更容易接触人工智能,帮助专家推动AI领域的发展。

麻省理工学院的研究人员开发了一种名为“Gen”的新型概率编程系统。“用户无需处理方程或手工编写高性能代码,就可以从应用人工智能技术的多个领域(如计算机视觉、机器人和统计)编写模型和算法。还帮助专业研究人员编写先前不可行的复杂模型和推理算法用于预测任务。

研究人员证明了一个简短的Gen程序可以推断3D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都有应用。在幕后,该程序包含执行图形渲染,深度学习和概率模拟类型的组件。这些不同技术的结合使这项任务比一些研究人员开发的早期系统具有更高的准确性和速度。

由于其简单性 - 以及在某些应用中的自动化,Gen可以被任何人轻松使用。“这项工作的动机之一是让计算机科学或数学专业知识较少的人更容易获得自动化人工智能,”第一作者,电气工程和计算机科学系博士生Marco Cusumano-Towner表示。“我们还希望提高效率,专家可以更轻松地快速迭代和制作AI系统原型。”

研究人员还展示了Gen通过使用另一个Gen程序简化数据分析的能力,该程序可自动生成通常由专家用于分析,解释和预测数据中潜在模式的复杂统计模型。这建立在研究人员之前的工作基础之上,可以仅编写几行代码来发现对金融趋势,航空旅行,投票模式和疾病传播等方面的预测。这与早期的系统不同,早期的系统需要大量的手动编码才能进行准确的预测。

外部用户已经在寻找利用Gen进行AI研究的方法。例如,英特尔正在与麻省理工学院合作,使用Gen从机器人和增强现实系统中的深度感知相机进行三维姿态估算。麻省理工学院林肯实验室也在合作开发Gen在航空机器人领域的应用,用于____救援和灾难响应。

Uber首席科学家兼人工智能副总裁兼剑桥大学教授Zoubin Ghahramani表示,“自从深度学习出现以来,概率编程是人工智能前沿领域最有前途的领域之一。Gen代表了该领域的重大进步,将有助于基于概率推理的AI系统的可扩展和实际实施。“

谷歌的研究主管Peter Norvig也称赞这项研究,“Gen允许使用者使用概率编程,从而对问题有更有原则的解决方法,但不受概率编程系统设计者的选择限制,”他说。“通用编程语言......之所以成功,是因为它们使程序员更容易完成任务,但也使程序员能够创建一些全新的东西来有效地解决新问题。Gen对概率编程也是如此。“

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