Se trata de un prototipo de una nueva forma de programación, denominada probabilística, que podría reducir de forma radical la cantidad de código que una máquina necesita para realizar esas tareas complejas.

En una primera prueba del lenguaje, los investigadores han sido capaces de reducir miles de líneas de código de un programa de reconocimiento de imágenes a menos de 50. Sus resultados se presentarán en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition, que tendrá lugar en Boston a principios del mes de junio.

Según PCWorld.com, Picture utiliza la llamada “inferencia estadística” para ahorrar gran parte del trabajo de computación necesario para reconocer un rostro, y funciona de forma inversa a como lo hace la animación por ordenador.

Este nuevo lenguaje permite reconocer un objeto dentro de una imagen de dos dimensiones, mediante la comparación con un conjunto de modelos que representan lo que el objeto podría ser.

El trabajo es fruto de un programa que la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos puso en marcha en 2013 para desarrollar lenguajes de programación probabilísticos que impulsen el aprendizaje de las máquinas.

Picture es uno más de los diferentes lenguajes de programación probabilísticos en los que trabaja el MIT actualmente. Por ejemplo, existe otro, de uso más general y llamado Venture, que ya se puede utilizar para resolver otro tipo de problemas.