Съвременните програмни приложения за разпознаване на образи и човешка реч, за филтриране на спам и осъществяване на кредитен скоринг, използват алгоритми със самообучение, с помощта на които невронни мрежи се обучават чрез големи обеми информация. През 2013 година DARPA стартира четиригодишен проект за създаване на по-ефективни начини за програмиране и по-конкретно, за разработване на програмни езици за вероятностно програмиране.
Сега излязоха първите резултати. Специалисти от Масачузетския технологичен институт подготвят научна работа за използване на вероятностни алгоритми, която ще бъде публично представена през месец юни тази година. Според експертите, кратка програма от 30 реда, написана на новия език за програмиране е в състояние да замести конвенционална програма, съставена от хиляди редове програмен код.
Засега това е първият случай за използване на вероятностно програмиране в машинното зрение.
Една от задачите, която лесно се решава с помощта на новия език за програмиране е генериране на 3D модели от 2D фотографии на човешко лице. Програмата на MIT описва само базовото разположение на обектите: два симетрични елемента (очи) и два централни елемента (нос и уста). Това е почти всичко. Програмата обработва огромен масив от 2D изображения и на базата на 3D модели самостоятелно изгражда обемните фигури.
Новият програмен език се нарича Picture и е разширение на езика Julia, също създаден в MIT. Един от най-важните моменти е, че програмата е в състояние да променя кода си, за постигане на по-добър резултат.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
