使用Julia编程语言为新手打开AI编码-全球热讯

流行的Julia语言诞生的麻省理工学院创建了一个名为“Gen”的概率编程系统，该系统表示初学者更容易开始使用计算机视觉、机器人学和统计学。

(资料图)

Gen是Julia的一部分，由麻省理工学院的研究人员在2012年首次引入。在过去的一年里，它已经成为世界上最受欢迎的语言之一，目前在Tiobe编程语言指数中排名第44位，仅次于官方安卓语言Kotlin、微软的JavaScript超集TypeScript和Mozilla创建的Rust。

根据麻省理工学院的说法，Gen的创建者“将几种定制建模语言集成到Julia中”，创建了一个新的AI编程系统，该系统允许用户创建AI模型和算法，“无需处理等式或手动编写高性能代码”。

但是麻省理工学院表示，该系统也可以用于更复杂的任务，例如预测，这可能对拥有更多技术能力的研究人员有用。

根据麻省理工学院研究人员的一篇论文，“Gen”这个名字来源于填补“通用”概率规划空白的目的。

他们写道：“现有的系统不适合普遍使用。”

“某些系统提供的有限建模语言仅适用于特定的问题领域。其他系统提供的‘通用’建模语言可以表示任何模型，但只支持有限的一组推理算法，这些算法的收敛速度非常慢。”

该系统允许编码人员创建一个程序，例如，推断三维身体姿势，从而简化计算机视觉任务，可用于自动驾驶汽车、基于手势的计算和增强现实。

它结合了图形渲染、深度学习和概率模拟，改进了麻省理工学院在2013年获得DARPA AI计划基金后于2015年开发的概率编程系统。

DARPA背后的想法是减少为自动系统等构建机器学习算法的障碍。

论文主要作者、电气工程与计算机科学系博士生Marco Cusumano-Towner表示：“这项工作的一个动机是让那些在计算机科学或数学方面专业知识较少的人更容易获得自动化人工智能。

“我们还希望提高生产力，这意味着专家可以更轻松地快速迭代和原型化AI系统。”

正如微软声称它是一个“民主化的人工智能”，麻省理工学院研究人员的目标是为每个人提供数据科学。

麻省理工学院还自称是一流的谷歌流行人工智能框架TensorFlow，它可以帮助用户创建算法“不需要太多数学”，并且依赖Python API。

麻省理工学院认为，TensorFlow“专注于深度学习模式”，可能没有充分实现AI的潜力。