如今，机器学习算法已经进入了主流的计算机，而麻省理工学院正在研究一款让每日的编程变得更加简单的技术。
MIT 研究者将在六月发布一款新的叫做 Picture 的编程语言，当计算机在视频或者图像上识别目标时，它能从根本上降低代码量。这是一个相对较新的编程原型，叫概率编程，它能减少复杂任务所需的代码量。
在一个新语言测试中，研究者从一个图像识别程序中减掉了数千行代码，最终的代码量更是少于50行。他们计划在六月的”计算机视觉及模式识别会议“上公布这一结果。
Josh Tenenbaum 是 MIT 的计算机识别方面的科学家，他参与了概率编程项目的研发，他说：”我们事先建立可能会遇到的模型，通过这些模型，我们可以推测出在第一时间遇到的东西。“
Picture 用统计结果减去了计算机视觉领域里大量计算工作，它的工作原理就像逆电脑动画过程。皮克斯等动画公司采用的计算机绘图程序，都是通过二维来表现三维的目标。而 Picture 语言与之相反，它通过比较一系列的模型来还原出二维图像上识别目标原有的样子。
美国国防部高级研究计划局在2013年启动了一个项目，此项目的主要目的就是要让概率编程更加方便地应用于与机器学习中。
虽然理论研究进行了几十年，但随着更强大的计算机以及新的云服务如亚马逊的 Amazon Web Service 和微软 Microsoft Azure 的出现，机器学习才在商业领域中迅速普及。
尽管概率编程并不需要机器去学习工作，但是它提供了一个简化机器学习的方法，Tenenbaum 说。 ”在纯机器学习领域，一般通过增加数据的收集量和让机器学习工作来驱动性能“Tenenbaum 说，而在概率编程领域里”底层系统通过分析图像形成的原因、过程、结果来实现，更像是以知识为基础的。“
Picture 是 MIT 目前研究的多个概率编语言之一。另一个更常用的概率编程语言叫做 Venture，它还能用于解决其他问题，Tenenbaum 说到。
