Bayesian Program Synthesis(BPS, 베이즈 프로그래밍 합성)은 명세나 데이터를 바탕으로 베이즈 통계 기법을 사용해 컴퓨터 프로그램을 자동 생성하는 인공지능 기술입니다. 전통적인 프로그래밍이나 일반적인 머신러닝과 달리, BPS는 프로그램 합성 과정에 불확실성과 확률적 구조를 명시적으로 도입합니다. 즉, 프로그램 생성 자체를 확률적 추론 문제로 보고, 관측 데이터와 사전 지식을 바탕으로 방대한 프로그램 공간에서 가장 가능성 높은 프로그램을 찾아냅니다. BPS는 베이즈 추론의 유연성과 견고함을 활용해, 결정론적 방법과 차별화된 적응형 프로그램 및 점진적 학습 통합이 가능합니다.
BPS는 일반적으로 확률적 문법 또는 프로그램 탐색 공간을 정의하고, 해당 프로그램의 구조나 매개변수에 베이즈 사전분포(prior)를 지정하며, 추론 알고리즘을 통해 이 공간을 효율적으로 탐색합니다. 이를 통해 복잡한 확률 모델이나 특정 문제에 특화된 알고리즘을 자동으로 생성할 수 있습니다.
활용 사례 및 예시
BPS는 데이터 분석용 자동 모델 생성, 통계 모델링 자동화, 구조화/비구조화 데이터에서의 지식 추출, 로보틱스 분야의 실험 계획 및 제어 전략 합성 등 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 과학 데이터 내 설명 모델의 자동 발견, 데이터 사이언스 워크플로우에서 최적 처리 스크립트 자동 생성 등에 활용할 수 있습니다.
산업 현장에서는 BPS로 맞춤형 소프트웨어 개발을 가속화하고, 복잡한 모델링 작업을 자동화하며, 적응적 전략을 생성해 프로세스 최적화가 가능합니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리 및 프레임워크
BPS에 사용되는 대표적 도구와 프레임워크에는 Gen(MIT, 확률 프로그래밍 언어), Anglican(Clojure 기반), Pyro(PyTorch 기반), Stan, Edward(TensorFlow 기반) 등이 있습니다. 이들은 주로 확률 추론을 목적으로 하지만 일부 BPS 작업에도 적용할 수 있습니다. 고급 연구에는 Bayesian Program Learning(BPL) 및 다양한 확률 프로그래밍 언어도 활용됩니다.
최근 동향 및 발전
최근에는 추론 알고리즘의 효율성 향상, BPS와 딥러닝 모델의 통합(기호적·통계적 접근의 융합)이 주요 발전 방향입니다. 합성 프로그램의 해석 가능성·검증 가능성, 데이터 과학 및 AI 분야에서 복잡한 작업의 자동화에 대한 관심도 증가하고 있습니다. 산업 데이터 사이언스 분야에서 BPS 도구의 확산, 자율·적응형 시스템의 핵심 구성요소로서의 BPS 활용이 주요 트렌드입니다.