14、IBAL：通用概率编程语言的设计与实现

IBAL：通用概率编程语言的设计与实现

1. 引言

在概率AI领域，需要一种自然、表达力强、通用且易于编程的语言来进行概率建模。IBAL（Integrated Bayesian Agent Language）便是这样一种概率理性编程语言，它整合了基于概率的理性行为的多个方面，包括概率推理、贝叶斯参数估计和决策理论的效用最大化。

目前，高级概率语言主要分为两类：
- 基于规则的语言 ：将类似逻辑编程的规则与噪声因素关联起来，根据特定查询和观察集构建贝叶斯网络（BN）。
- 基于对象的语言 ：以对象及其关系描述世界，指定对象属性的联合概率分布。

而IBAL采用函数式编程范式来指定概率模型，具有诸多优点：
- 自然性 ：直接描述世界的运行方式，是描述生成模型的最直接方式。
- 高表达力 ：基于图灵完备的编程语言，能描述可计算的生成模型。
- 具备编程语言的优点 ：拥有类型系统和类型推断，可利用函数式语言的特性，如lambda抽象和高阶函数。
- 描述模型的一致性 ：可以统一描述模型的各个层面，避免了基于规则和基于对象的语言在结构描述上的复杂性。

IBAL已实现并公开可用，是开发新概率模型的理想快速原型语言。

2. IBAL语言

2.1 基本表达式

IBAL的基本程序单元是表达式，它描述了一个随机实验以生成值。核心表达