Сфере машинного обучения присуще множество проблем. Прогресс тут в последнее время происходит весьма медленно, однако причины этого не столько в нехватке математических моделей, сколько в отсутствии хороших инструментов для их эффективной реализации. Военное агентство передовых исследований США DARPA анонсировало программу Probabilistic Programming for Advanced Machine Learning, планируя собрать на ее обсуждение в апреле 2013-го представителей профильных кругов.
Главная задача программы — формирование программных инструментов и учебно-организационных процессов, которые позволят быстро создавать надежные и эффективные приложения машинного обучения и существенно снизят порог входа в эту нишу. Судя по всему, планируются движки и языки вероятностных представлений, скорее всего на основе Байесовой логики, на основе которых конечные разработчики смогут создавать прикладные модули, не имея при этом специальных знаний по теории машинного обучения.
Проектная деятельность продлится 46 месяцев, причем существенное внимание будет уделено подготовке новых языков программирования и использованию параллельных и высокопроизводительных архитектур, что подтверждает востребованность прежде всего хорошего инструментария для построения систем машинного обучения.
