TeknolojiYapay ZekaYapay Zeka Programlama Kolaylaşıyor

MIT araştırma ekibi, acemilerin yapay zeka ile uygulama geliştirmesini kolaylaştıracak yeni bir programlama arabirimi oluşturdu.
27 Haziran 2019767

MIT araştırma ekibi, acemilerin yapay zeka ile uygulama geliştirmesini kolaylaştıracak yeni bir programlama arabirimi oluşturdu.

Bu hafta “Programlama Dili Tasarımı ve Uygulaması” konferansında sunulan bir basın açıklamasında, araştırmacılar “Gen” adlı yeni bir olasılıksal programlama sistemi tanıttılar. Kullanıcılar, bilgisayarla görü, robotik gibi yapay zeka tekniklerinin uygulandığı birden fazla alandan modeller ve algoritmaları artık kolayca yazabilecekler. Üstelik istatistikler, denklemlerle uğraşmak zorunda kalmadan ve karmaşık kod yazmadan uygulama geliştirmek mümkün olacak. Gen aynı zamanda uzman araştırmacıların önceden tahmin edilemeyen karmaşık modeller ve çıkarım algoritmaları yazmalarını da kolaylaştıracak. Yani Gen hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için hayatı kolaylaştırmayı hedefliyor.

Basitliği nedeniyle, Gen’in acemilerden uzmanlara kadar herkes tarafından kolayca kullanılabileceğini belirtiliyor. “Bu çalışmanın motivasyonundan biri, otomatik AI eğitimini bilgisayar bilimi veya matematik alanında daha az uzmanlığa sahip kişiler için daha erişilebilir hale getirmek.” diyor, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Bölümünde doktora öğrencisi Marco Cusumano-Towner. “Ayrıca verimliliği artırmak istiyoruz; bu, uzmanların AI sistemlerini hızla yinelemelerini ve prototiplemelerini kolaylaştırmak anlamına geliyor.”

Tüm uygulamaların en iyisi

Google, 2015 yılında, yeni başlayanlara ve uzmanlara, fazla matematik yapmadan otomatik olarak makine öğrenim sistemleri üretmelerine yardımcı olan açık kaynak kodlu bir uygulama programlama arayüzleri (API) kütüphanesi olan TensorFlow’u piyasaya sürmüştü. Şimdi yaygın olarak kullanılan platform, yapay zekanın bazı yönlerini demokratikleştirmeye yardımcı oluyor. Ancak, otomatik ve verimli olmasına rağmen, genel olarak daha geniş yapay zeka vaadiyle kıyaslandığında hem maliyetli hem de sınırlı olan derin öğrenme modellerine odaklanmıştı.

Ancak, günümüzde mevcut istatistik ve olasılık modelleri ve simülasyon motorları gibi birçok yapay zeka tekniği bulunuyor. Araştırmacılar tüm dünyaların en iyi araçlarını bir araya getirmeye çalıştılar. Mansinghka, “Bunu yaparsak, TensorFlow’un derin öğrenme için yaptığı gibi daha geniş bir modelleme ve çıkarım algoritmaları koleksiyonunu demokratikleştirmeye yardımcı olabiliriz” diyor.