DARPA намерено совершить революцию в машинном обучении

Практически каждая новость от DARPA, связанная с роботами и искусственным интеллектом, неизбежно сопровождается набившими оскомину комментариями про Скайнет. Но на этот раз они будут на удивление уместны. Новая исследовательская программа Агентства посвящена вероятностному программированию для решения продвинутых задач машинного обучения (Probabilistic Programming for Advanced Machine Learning или PPAML). По словам руководителя программы Кэтлин Фишер, DARPA намерено ни много ни мало «Сделать для машинного обучения то, что появление языков высокого уровня 50 лет назад сделало для программирования в целом».

Алгоритмы машинного обучения уже широко используются в потребительских технологиях — борьбе со спамом, распознавании речи, автомобилях-роботах и для анализа гигантских объёмов данных в медицине или финансах. Естественно, перспективы машинного обучения интересны и военным. При этом пока не существует общепринятых универсальных инструментов для создания интеллектуальных систем. Из-за этого приходится постоянно изобретать велосипеды, раз за разом реализовывать похожие как две капли воды алгоритмы, строить с нуля архитектуру.

Совокупность подходов и парадигм, используемых в машинном обучении, получила название "вероятностное программирование". Инструменты, библиотеки и языки программирования для него пока не покидают стен университетов, и список их достаточно короток. DARPA намерено изменить эту ситуацию.

Среди целей программы — радикальное уменьшение трудоёмкости создания систем машинного обучения, снижение порога вхождения в программирование интеллектуальных приложений, усовершенствование базовых алгоритмов машинного обучения, максимальное использование современных аппаратных технологий — многоядерных процессоров и GPU, облачных вычислений, создание и стандартизация API для связи элементов инфраструктуры машинного обучения в единую систему.

Программа PPAML рассчитана на 46 месяцев. Подробные условия и требования будут оглашены 10 апреля на презентации в Арлингтоне, штат Вирджиния. Пока что можно скачать PDF с кратким описанием программы.