Bayesian Program Synthesis (BPS) is een kunstmatige intelligentie-techniek die zich richt op het automatisch genereren van computerprogramma's op basis van specificaties of data, met behulp van Bayesiaanse statistische methoden. In tegenstelling tot klassieke programmering of conventionele machine learning, integreert BPS expliciet onzekerheid en probabilistische structuur in het syntheseproces. Programmageneratie wordt hierbij benaderd als een probabilistisch inferentieprobleem: men zoekt naar de meest waarschijnlijke programma's binnen een zeer grote zoekruimte, op basis van waargenomen data en voorafgaande kennis. BPS onderscheidt zich van deterministische methoden door het gebruik van de flexibiliteit en robuustheid van Bayesiaanse inferentie, waardoor aanpasbare en incrementeel lerende programma's gegenereerd kunnen worden.
BPS werkt doorgaans door het definiëren van een probabilistische grammatica of zoekruimte voor programma's, het specificeren van Bayesiaanse priors op de structuur of parameters van deze programma's, en het toepassen van inferentie-algoritmen om deze ruimte efficiënt te verkennen. Dit maakt het mogelijk om automatisch complexe probabilistische modellen of voor een specifiek probleem geschikte algoritmes te genereren.
Toepassingsgebieden en voorbeelden
BPS wordt toegepast voor automatische modelgeneratie in data-analyse, geautomatiseerde statistische modellering, kennisextractie uit gestructureerde of ongestructureerde data en de synthese van experimentele plannen of besturingsstrategieën in de robotica. Zo kan BPS de ontdekking van verklarende modellen in wetenschappelijke data automatiseren of optimale verwerkingsscripten genereren voor data science-processen.
In de industrie kan BPS de ontwikkeling van maatwerksoftware versnellen, complexe modelleertaken automatiseren of processen optimaliseren via adaptieve strategieën.
Belangrijke softwaretools, bibliotheken en frameworks
Belangrijke tools en frameworks voor BPS zijn onder meer Gen (MIT), een flexibele probabilistische programmeertaal; Anglican (op basis van Clojure); Pyro (PyTorch), Stan en Edward (TensorFlow)—deze zijn primair gericht op probabilistische inferentie, maar kunnen voor BPS aangepast worden. Voor geavanceerd onderzoek worden Bayesian Program Learning (BPL) en andere probabilistische programmeertalen ingezet.
Recente ontwikkelingen en trends
Recente vooruitgang omvat efficiëntere inferentie-algoritmen en de integratie van BPS met deep learning-modellen, waarbij symbolische en statistische benaderingen worden gecombineerd. Er is groeiende aandacht voor de interpretatie en verifieerbaarheid van gesynthetiseerde programma's en voor de automatisering van complexe taken in data science en AI. BPS-tools worden steeds vaker toegepast in industriële data science en als kerncomponent van autonome en adaptieve systemen.