Modern statistical AI systems are q

Modern statistical AI systems are quite large and complex;
this interferes with research, development, and education. We observe
that most of the computation involves solving systems of equations of
a certain kind. Specifically, recursive queries look up and aggregate rel-
evant or potentially relevant values. If the results of these queries are
memoized for reuse, the memos may need to be updated through change
propagation. In-memory database systems can do a lot to support this
work in a generic way. Through examples, we show that a wide variety
of AI algorithms can be concisely captured by writing down systems of
equations in an expressive declarative notation that generalizes Data-
log, independent of the many strategies that could be used to actually
solve those systems. We use these examples to motivate certain exten-
sions to Datalog, which are connected to functional and object-oriented
programming paradigms.

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống AI thống kê hiện đại là khá lớn và phức tạp;Điều này can thiệp nghiên cứu, phát triển, và giáo dục. Chúng tôi quan sátrằng hầu hết tính toán liên quan đến việc giải quyết các hệ thống của phương trình củamột loại nhất định. Specifically, tìm kiếm truy vấn đệ quy và tổng hợp rel-Evant hoặc giá trị tiềm năng có liên quan. Nếu kết quả của các truy vấn nàymemoized để tái sử dụng, các bản ghi nhớ có thể cần phải được cập nhật thông qua thay đổituyên truyền. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ hệ thống có thể làm rất nhiều để hỗ trợ điều nàylàm việc theo một cách chung chung. Thông qua các ví dụ, chúng tôi thấy rằng nhiềuAi thuật toán có thể được ngắn gọn chụp bằng cách viết xuống hệ thốngphương trình trong một ký hiệu hỏa diễn cảm generalizes dữ liệu-đăng nhập, độc lập của nhiều chiến lược có thể được sử dụng để thực sựgiải quyết những hệ thống. Chúng tôi sử dụng các ví dụ để thúc đẩy một số exten-sions để Datalog, được kết nối đến chức năng và hướng đối tượnglập trình mô.

Kết quả (Việt) 2:

Hệ thống AI thống kê hiện đại là khá lớn và phức tạp;
điều này can thiệp với nghiên cứu, phát triển, và giáo dục. Chúng tôi quan sát
thấy hầu hết các tính toán liên quan đến việc giải quyết các hệ thống phương trình của
một loại nhất định. Speci fi biệt, các truy vấn đệ quy tìm kiếm và tổng hợp rel-
evant hoặc giá trị có khả năng có liên quan. Nếu kết quả của các truy vấn này được
memoized để tái sử dụng, các bản ghi nhớ có thể cần phải được cập nhật thông qua thay đổi
tuyên truyền. Trong bộ nhớ hệ thống cơ sở dữ liệu có thể làm rất nhiều để hỗ trợ này
làm việc một cách chung chung. Qua các ví dụ, chúng tôi cho thấy rằng một loạt
các thuật toán AI có thể được xác bị bắt bằng cách viết xuống các hệ thống của
phương trình trong một ký hiệu khai báo biểu rằng khái quát đĩa dữ liệu
đăng nhập, độc lập với nhiều chiến lược mà có thể được sử dụng để thực sự
giải quyết những hệ thống. Chúng tôi sử dụng các ví dụ để thúc đẩy một số phần mở rộng cho
những quyết để Datalog, được kết nối với chức năng và đối tượng theo định hướng
mô hình lập trình.