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J-GLOBAL ID：202002215570165866   整理番号：20A1795512

機械学習とAI(キーノテ)の上昇におけるコンパイラ再考【JST・京大機械翻訳】

Rethinking compilers in the rise of machine learning and AI (keynote)

著者 (1件)： Shen Xipeng (North Carolina State University, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CC 2018  ページ： 1  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,機械学習(ML)および人工知能(AI)におけるいくつかの影響力のある進展が示されている。進歩は,将来のプログラミングにいくつかの著しい変化をもたらす。例えば,多くのプログラムは,いくつかの特別に設計されたプログラミング言語で書かれたコードではなく,自然言語で表現された高レベルユーザ意図である。それらの結果を解釈する困難さにもかかわらず,深い学習ベースのソフトウェアは,ソフトウェア市場における急速な成長および人々の日常生活におけるその影響を継続するかもしれない。この会話は,最初に,コンパイラ研究へのこれらの変化の意味を調べ,次に,MLとAIがコンパイラ研究の分野を変換できる可能性を論じた。特に,従来のコンパイラ技術ができないソフトウェア成分の高レベル意味論と属性を明らかにするのを助けるためのMLとAIの可能性に焦点を当て,従って,従来のコンパイラ技術の到達を超えている,高水準の大規模スコープコード推論と最適化--a方向に対する重要な機会を公開する。会話は,MLとAIが,プログラム解析と最適化のために,最新のソフトウェアで抽象化の層によって形成される「抽象壁」-障壁をいかに破壊するか,そして,MLとAIが,高レベルユーザ意図が低レベルコード実装に翻訳される方法をいかに変換するかを考察する。会話は,将来のコンパイラ構築のための,大きな課題と可能な研究方向リストで結論づける。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  意味論 ,  *学習 ,  *コンパイラ ,  プログラミング言語 ,  自然言語 ,  人工知能 ,  ソフトウェア ,  プログラム解析 ,  *機械学習

著者キーワード (5件)： AI ,  コンパイラ ,  高レベルプログラム最適化 ,  機械学習 ,  NLP

分類 (2件)： 言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  AI ,  コンパイラ