DARPA는 사람과 컴퓨터 사이 대화의 장벽을 허물기 위한 방법을 찾고 있다.

박현수 님의 글

머신 러닝 – 데이터를 이해하기 위한 컴퓨터의 능력, 결과값의 처리, 정확하지 않은 데이터로부터 어떠한 정보를 유추하는 것 – 은 컴퓨터계에서 최근의 많은 혁명의 힘이되어주는 부분이다. 이메일 스팸 필터, 스마트폰 개인 비서 그리고 자동주행차량은 모두 머신 러닝에 기반하여 만들어졌다. 불행하게도, 이 같은 능력이 가속화되고 있음에도 불구하고, 매번 새로운 어플리케이션은 엄청나게 힘든 노력을 요구한다. 머신 러닝에 관하여 전문가들도 이 시스템을 만들기 위해 툴이 부족하여 고통스럽게 조금씩 진행중인 상태이다. PPAML 프로그램은 이 같은 도전을 다루기 위하여 시작되었다. 확률 기반의 프로그래밍은 새로운 프로그래밍 패러다임인데 이것은 부정확한 인포메이션을 다룬다. 이것을 머신 러닝과 합체시키기 위해서, PPAML은 머신 러닝 어플리케이션을 성공적으로 만들고, 머신러닝 전문가들을 효과적으로 만들 수 있는 사람들을 크게 늘려나가고 있다. 더욱이, 이 프로그램은 좀 더 경제적이고, 힘있는 어플리케이션 ( 좀 더 적은 데이터로, 좀 더 정확한 결과를 낼 수 있는 ) 을 만들기 위하여 노력하고 있다.
“우리는 50 년 전 High-level 프로그램 언어의 출현이 전체 소프트웨어 개발 커뮤니티를 위해 한 것과 마찬가지로 machine learning 또한 그러길 원합니다.” “머신러닝 프로젝트가 더 이상 사람들에게 흥미의 분야와 유용한 머신러닝 어플리케이션을 만들기 위한 머신 러닝을 알지 않아도 되도록 하는 것이 우리의 목표입니다. 이 새로운 확률기반 프로그래밍 언어는 특별히 확률적 추론에 맞게 만들어, 우리는 결정적으로 현재 머신러닝과의 벽을 허물고, 혁신, 생산성, 효과를 촉진시키길 희망합니다. “

(참고:http://www.darpa.mil/news-events/2015-02-20)