Bayesian Program Synthesis (BPS) bezeichnet einen Ansatz der künstlichen Intelligenz, bei dem mithilfe bayesscher Statistik automatisch Computerprogramme aus Spezifikationen oder Daten generiert werden. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung oder herkömmlichem maschinellen Lernen integriert BPS explizit Unsicherheiten und probabilistische Strukturen in den Syntheseprozess. Die Programmerstellung wird dabei als Problem der probabilistischen Inferenz verstanden: Aus einem sehr großen Programmsuchraum werden anhand beobachteter Daten und Vorwissen die wahrscheinlichsten Programme identifiziert. BPS unterscheidet sich von deterministischen Methoden durch die Nutzung der Flexibilität und Robustheit bayesscher Inferenz, was die Generierung anpassungsfähiger Programme und die natürliche Integration inkrementellen Lernens ermöglicht.
Typischerweise definiert BPS eine probabilistische Grammatik oder einen Programmsuchraum, legt bayessche Priorverteilungen auf Strukturen oder Parameter fest und verwendet Inferenzalgorithmen zur effizienten Exploration des Suchraums. So können beispielsweise komplexe probabilistische Modelle oder maßgeschneiderte Algorithmen automatisch generiert werden.
Anwendungsfälle und Beispiele
BPS wird eingesetzt zur automatischen Modellerstellung für die Datenanalyse, zur Automatisierung statistischer Modellierung, zur Extraktion von Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten sowie zur Synthese von Experimentplänen oder Steuerungsstrategien in der Robotik. Beispielsweise kann damit die Entdeckung erklärender Modelle in wissenschaftlichen Daten automatisiert oder die Generierung optimaler Verarbeitungsskripte für Data-Science-Prozesse realisiert werden.
In der Industrie kann BPS die Entwicklung maßgeschneiderter Software beschleunigen, komplexe Modellierungsaufgaben automatisieren oder Prozesse durch adaptive Strategiegenerierung optimieren.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
Zu den zentralen Tools und Frameworks gehören Gen (MIT), eine flexible probabilistische Programmiersprache für BPS; Anglican (Clojure-basiert); Pyro (PyTorch), Stan und Edward (TensorFlow) – letztere primär für probabilistische Inferenz, aber adaptierbar für BPS. Für fortgeschrittene Forschung werden auch Bayesian Program Learning (BPL) und diverse Probabilistic Programming Languages genutzt.
Aktuelle Entwicklungen, Evolutionen und Trends
Zu den jüngsten Fortschritten zählen effizientere Inferenzalgorithmen und die Integration von BPS mit Deep-Learning-Modellen, wodurch symbolische und statistische Ansätze kombiniert werden. Es wächst das Interesse an Interpretierbarkeit und Überprüfbarkeit synthetisierter Programme sowie an der Automatisierung komplexer Aufgaben in Data Science und KI. Trends sind die zunehmende industrielle Nutzung von BPS und deren Rolle als Schlüsselkomponente autonomer, adaptiver Systeme.