John & Terminator

Компании DARPA неоднократно удивляла своими разработками в области робототехники и искусственного интеллекта. Но в этот раз компания решила создать действительно грандиозный проект. DARPA запускает программу по обучению машин.

Машинное обучение — способность компьютеров понять данные, управлять результатами, и сделать правильный вывод на основе неточной информации — это сила многих недавних революций в вычислительной технике. E-mail спам-фильтры, смартфоны личных помощников и самостоятельное вождения транспортных средств основаны на научных достижений в машинном обучении. К сожалению, тогда как спрос на эти возможности ускоряется, каждое новое приложение требует титанических усилий. Любая команда специально обученных специалистов машинного обучения недовольна мучительно медленным прогрессом в связи с отсутствием инструментов для построения этих систем.

Программа исследований вероятностного программирование для для решения продвинутых задач машинного обучения (PPAML) была начата DARPA для решения этой проблемы. Вероятностное программирование новой основы  программирования для управления неточной информацией. Включив  PPAML в машинное обучение,  DARPA стремится значительно увеличить количество людей, которые могут успешно создавать приложения  машинного обучения и сделать работу экспертов машинного обучения радикально более эффективной. Кроме того, программа направлена ​​на создание более экономичных, надежных и мощных приложений, которым требуется меньше данных для получения более точных результатов.

Кэтлин Фишер, руководитель программы DARPA:

Мы хотим сделать для машинного обучения то, что появление языков высокого уровня программирования 50 лет назад сделали для разработчиков программного обеспечения в целом.

Благодаря новой вероятностной языков программирования специально с учетом вероятностного вывода, мы надеемся, решительно уменьшить существующие барьеры для машинного обучения и способствовать буму в области инноваций, производительности и эффективности.

DARPA устанавливает срок для PPAML (Программа исследований вероятностного программирование для для решения продвинутых задач машинного обучения)  в 46 месяцев, с тремя фазами активности с 2013 по 2017 год.

Фишер считает, что успешное решение принесет пользу во многих областях, в том числе статистических и вероятностных моделей, приближенных алгоритмов, машинного обучения, языков программирования, анализ программ, компиляторов, высокопроизводительного программного обеспечения, параллельных и распределенных вычислений.

Подробные условия и требования будут оглашены 10 апреля на презентации в Арлингтоне, штат Вирджиния.

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Комментарии:

Добавить комментарий

Введите свой Email для подписки на новости:

Twitter RSS


Наши официальные информационные партнеры:

Госкорпорация "Ростех"
Ростех

ОАО "Концерн «Созвездие"
ОАО «Концерн «Созвездие»