美国防先进研究项目局计划提高机器学习效率

　　中新网3月27日电 据中国国防科技信息网报道，美国国防先进研究项目局(DARPA)表示，计算机进行处理数据、管理结果和模糊推断离不开机器学习能力，而机器学习是近期计算机领域革命(如垃圾邮件过滤器、智能手机助手、自动驾驶车辆等)的驱动力。同时DARPA也认为，尽管人们对机器学习需求的不断增加，但实际应用仍面临巨大挑战。

　　DARPA推出了高级机器学习概率编程(PPAML)计划来解决实际应用进展缓慢的问题。概率编程是一种管理不确定信息的新型编程范式，将其融入机器学习，可向更多人推广机器学习的应用，也从根本上提高了机器学习专家的效率。同时，PPAML创造出更经济、更强大的应用，这些应用产生的数据量少，结果更加精确。

　　DARPA的项目经理Kathleen Fisher表示，他们将努力促使机器学习产生跨越式发展，就像50年前高级编程语言的出现带动整个软件开发界发展一样。DARPA未来的目标是，人们不需要了解任何关于机器学习的知识，就能有效建立起机器学习的应用。新的专门针对概率推理的概率编程语言，能显著减少当前机器学习中遇到的困难。

　　PPAML计划预计从2013年到2017年运行46个月，包含三个阶段。Fisher认为，一个成功的解决方案应该涉及多个领域，包括统计和概率建模、近似计算、机器学习、编程语言、程序分析、编译器、高性能软件以及并行和分布式计算。（段磊）

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