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Gen：一个用于预测的复杂模型和推理算法

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2023-10-11 22:20:41

Gen的起源

Gen问世之前的AI学习库（框架）在2015年，谷歌发布了一个采用数据流图进行数值计算的开放源代码应用程序软件库TensorFlow（基于数据流编程的符号数学系统），它可以帮助初学者和专家自动生成机器学习系统，而不需要做太多数学运算。这个平台现在被广泛的使用，希望帮助人工智能在某些方面实现民主化。尽管它是自动且高效的，但是与人工智能的广泛前景相比，它的重点仅限于深度学习模式，总的来说这种模式既昂贵又有局限性。但是现在有很多可用的人工智能技术，比如统计和概率模型，以及仿真引擎。其他一些概率编程系统虽然足够灵活，能够覆盖多种人工智能技术，但他们的运行效率很低。Gen“缘起”鉴于之前的AI应用开发框架不太灵活，研究人员试图研究一套系统以将自动化、灵活性和高效性都融合在一起，但Mansinghka（一位研究人员）说，“如果我们可以做到这样，也许我们可以通过更广泛的建模和推理算法集合来帮助实现民主化，就像TensorFlow一样有助于深度学习的研究。”

Gen的优势

MIT的一队研究人员一直致力于使初学者快速入门人工智能，与此同时，他们的研究也帮助这一领域的专家不断取得了进步。研究人员发现，在基于概率的人工智能中，用推理算法对数据进行运算，并根据新数据不断调整概率来进行预测。这样做最终会生成一个可以对新数据进行预测的模型。基于他们早期概率编程系统“Church”中使用的概念，研究人员将几种自定义的建模语言融入MIT开发的通用编程语言“Julia”中。每种建模语言都针对不同类型的人工智能建模方法进行了优化，使其变得更加通用。Gen还使用了各种不同的方法，例如优选法、变分推理、概率统计法和机器学习，为推理任务提供高级基础设施。除此之外，研究人员还进行了一些优化调整，以使其实现有效运行。

Gen的工业应用

外部用户已经找到了利用Gen进行人工智能研究的方法。例如，英特尔正在与MIT合作运用其用于机器人和增强现实系统的深度感应摄像头，利用Gen进行3D姿态估计。MIT林肯实验室也在合作研究Gen在航空机器人领域的应用，以实现其在人道主义救援和灾难应急响应方面的应用。MIT一直致力于人工智能的研究，因此Gen开始被用于雄心勃勃的人工智能项目。例如，Gen是MIT和IBM沃森人工智能实验室项目的核心，美国国防部高级研究项目计划局也将其应用于正在进行的机器常识项目，旨在模拟一个18个月大的孩子所能拥有的人类常识。Mansinghka也是该项目的主要研究人员之一。

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