麻省理工学院我们正在使用Julia程式语言为新手开启AI编码

麻省理工学院声称凭借概率程式设计系统Gen使得人工智能的更加为普通人理解和学习，并为所有人提供科技创新的机会。

流行的Julia语言诞生于麻省理工学院，而且他已经建立了一个名为“Gen”的概率程式设计系统，利用这个系统新手们可以更容易地开始使用计算机视觉，机器人和统计学。

Gen是Julia的一部分，麻省理工学院的研究人员于2012年首次推出了Julia，在过去的一年里，他已成为世界上最受欢迎的语言之一，目前在 Tiobe程式语言索引中排名第44位，仅次于官方Android语言Kotlin，微软的JavaScript超集TypeScript和Mozilla建立的Rust。

根据麻省理工学院的说法，Gen的创作者“将几种自定义建模语言融入Julia”来建立新的AI程式设计系统，该系统允许使用者“无需处理方程式或手动编写高效能程式码”即可建立AI模型和算法。

但麻省理工学院表示，该系统还可用于更复杂的任务，例如预测，这可能对技术更有能力的研究人员有用。

根据麻省理工学院研究人员的一篇论文， “Gen”这个名字来源于系统填补“通用”概率程式设计空白的目的。

他们写道：“现有系统对于通用用途来说是不切实际的。”

“有些系统提供的受限建模语言仅适用于特定的问题域。其他系统提供的通用建模语言可以代表任何模型，但只支援一组有限的推理算法，这些算法的收敛速度非常慢。”

该系统允许编码人员建立一个程式，例如，可以推断三维身体姿势，从而简化计算机视觉任务，用于自动驾驶汽车，基于手势的计算和增强现实。

它结合了图形渲染，深度学习和概率模拟型别，改进了MIT在获得2013年国防高阶研究计划局（DARPA）AI计划资金后于2015年开发的概率性程式设计系统 。

DARPA计划背后的想法是降低为自动系统等事物构建机器学习算法的障碍。

“这项工作的一个动机是让那些在电脑科学或数学方面专业知识较少的人更容易获得自动化人工智能，” 该论文的主要作者，电气工程和计算机科学系博士生Marco Cusumano-Towner 说。

“我们还希望提高生产力，这意味着专家可以更轻松地快速迭代和制作AI系统原型。”

就像 微软声称它是“化AI”一样，麻省理工学院的研究人员的目标是为每个人提供资料科学。

麻省理工学院还声称是一流的Google流行的人工智能框架TensorFlow，它可以帮助使用者“无需多少数学”建立算法，并依赖于Python语言API。

麻省理工学院表示，TensorFlow“专注于深度学习模式”，可能无法充分发挥AI的潜力。