Полсотни строк вероятностного ПО заменят тысячи строк обычного кода

На июньской конференции Computer Vision and Pattern Recognition исследователи MIT продемонстрируют, что в некоторых стандартных задачах машинного зрения короткие (менее 50 строк) программы, написанные на вероятностном (probabilistic) языке программирования, вполне могут соперничать с обычным ПО, включающим тысячи строк кода.

«Мы впервые применяем вероятностное программирование в области зрения, заявил Теяс Кулкарни (Tejas Kulkarni), первый автор новой статьи. — Идея состоит в том, чтобы можно было написать очень гибкие модели на вероятностном коде, и после этого не делать больше ничего».

По меркам обычных компьютерных программ, такие модели должны получаться абсурдно неточными. Одна из исследуемых задач это конструирование 3D-образа человеческого лица на основе «плоских» снимков. Программа описывает основные особенности лица, такие как пара симметричных объектов (глаза) и два объекта под ними, расположенных на центральной оси (нос и рот). Такое описание совсем несложно преобразовать в синтаксис вероятностного языка, и на этом модель будет закончена. Если ей предоставить достаточное количество примеров 2D-изображений и соответствующих объемных моделей, все остальное она сделает сама.

«Работая с вероятностными программами, вы подходите к моделированию очень интуитивно, — говорит Кулкарни. — Вы не думаете математически. Это совершенно иной стиль моделирования».

Для своих экспериментов авторы создали вероятностный язык, получивший название Picture, и являющийся расширением другого разработанного в MIT языка, Julia.

В вероятностном языке основная работа выполняется алгоритмом предположений (inference) — он непрерывно уточняет вероятности на основании новых получаемых данных. В Picture встроены несколько различных алгоритмов предположений, хорошо зарекомендовавших себя в задачах машинного зрения. При наличии времени, для решения любой поставленной проблемы опробуются все эти алгоритмы и выбирается лучший. «Использование обучения для улучшения предположений будет сужать специализацию программы, но вероятностные алгоритмы освобождают от необходимости переписывать код для новых проблем», — утверждает Кулкарни.

С 2013 г., американский инкубатор высоких технологий, DARPA, финансирует четырехлетнюю программу исследований в вероятностном программировании.

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS