ニュース
» 2019年07月03日 17時00分 公開

AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献:ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT

マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。

[@IT]

この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。

【訂正:2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。
訂正前:ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後:ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】

 マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新しい確率的プログラミングツール「Gen」に関する論文を発表した。

 Genを使えば、初学者でも簡単に人工知能(AI)に触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。Genユーザーは方程式を扱ったり、高度なコードを記述したりすることなく、コンピュータビジョンやロボット工学、統計など、AIが適用されるさまざまな分野のモデルやアルゴリズムを作成できる。専門研究者であれば、Genを用いてこれまで実現できなかった、予測タスクに使われる洗練されたモデルや推論アルゴリズムを作成できる。

 研究者は論文で、3次元空間内のヒトの姿勢を(不十分なデータから)推論する短いGenプログラムを紹介した。これはコンピュータビジョンにおける難しい推論タスクだ。この問題を容易に解くことができれば、自律システムや人と機械のやりとり、拡張現実(AR)などに応用しやすくなる。

 Genは、グラフィックス描画やディープラーニング、ある種の確率シミュレーションを実行するコンポーネントを含んでいる。こうした多様な技術の組み合わせが、推論タスクの高い精度と、処理速度の改善につながっている。

Genのアーキテクチャ(左)と一般的な確率的プログラミングアーキテクチャ(右端)の違い(出典:Gen: a general-purpose probabilistic programming system with programmable inference

 研究者によれば、シンプルであること、さらに場合によっては自動化のおかげで、初心者から専門家まで、誰でもGenを容易に利用できる。

 「Genを開発した動機の一つは、コンピュータ科学や数学の専門知識が少ないユーザーでも、自動AIにアクセスできるようにすることだった。さらにわれわれは、専門家が簡単かつ迅速に、AIシステムの反復開発やプロトタイピングを行えるようにすることも目指している」(MITのElectrical Engineering and Computer Scienceで博士課程に所属するMarco Cusumano-Towner氏)

Vikash K.Mansinghka氏(出典:MIT

 研究者は論文で、別のGenプログラムを使って、データ分析が容易であることを紹介した。このGenプログラムは、専門家が通常、データパターンの分析や解釈、予測に使用する高度な統計モデルを自動的に生成する。研究チームはGenを発表する以前から、ユーザーがわずか数行のコードを記述するだけで、財務トレンドや航空旅行、投票パターン、病気の感染拡大など、さまざまな傾向に関する洞察を発見できるようにするための研究を続けてきた。今回のGenのデータ分析はこの取り組みに基づいている。

 「Genは、コンピュータビジョンとデータサイエンスにおける多様な用途をカバーするために十分な柔軟性や自動化、効率性を備え、最先端のパフォーマンスを提供する初のシステムだ」(MITのDepartment of Brain and Cognitive Sciencesに所属するVikash K.Mansinghka氏)

ディープラーニング以降のAIの民主化を実現

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

RSSについて

アイティメディアIDについて

メールマガジン登録

@ITのメールマガジンは、 もちろん、すべて無料です。ぜひメールマガジンをご購読ください。