# Programowanie probabilistyczne

EN: **Probabilistic programming** · id `probprogramming` · aliases: probabilistic programming, probabilistic programming language, probabilistic programming languages, język programowania probabilistycznego, języki programowania probabilistycznego, PPL

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Modele probabilistyczne](https://aiatlasgraph.com/t/probabilistic.md) › Programowanie probabilistyczne

## Description

- PL: Języki i biblioteki, w których model generatywny zapisuje się kodem z instrukcjami losowania i warunkowania, a wnioskowanie wykonuje się automatycznie.
- EN: Languages and libraries where a generative model is written as code with sampling and conditioning statements, and inference runs automatically.

## In one sentence

- PL: Pisanie modelu jak zwykłego programu z losowością, a potem automatyczne wnioskowanie, jakie ukryte wartości najlepiej tłumaczą obserwacje.
- EN: Writing a model as an ordinary program with randomness, then automatically inferring which hidden values best explain observations.

## Problem it solves

- PL: Każdy model statystyczny wymagał dotąd ręcznego wyprowadzania wzorów i własnego algorytmu, co zajmowało tygodnie i łatwo o błąd.
- EN: Each statistical model used to need hand-derived formulas and its own algorithm, taking weeks and inviting mistakes.

## What it does

- PL: Oddziela opis problemu od liczenia: opisujesz, jak mogły powstać dane, a uniwersalny silnik odwraca tę historię.
- EN: It separates describing a problem from computing: you describe how the data could have arisen, and a general engine runs that story backwards.

## Everyday example

- PL: Analityk modeluje, ile osób naprawdę choruje w regionie, biorąc pod uwagę, że część przypadków nigdy nie trafia do statystyk.
- EN: An analyst models how many people are really ill in a region, accounting for cases that never reach the statistics.

## This concerns you if you…

- PL: budujesz modele statystyczne z niepewnością
- PL: chcesz łączyć wiedzę ekspercką z danymi
- EN: build statistical models with uncertainty
- EN: want to combine expert knowledge with data

## Keywords

Stan · PyMC · Pyro · NumPyro · Turing.jl · Hamiltonian Monte Carlo · NUTS · variational inference · amortized inference

## How it works

- PL: Program definiuje rozkład łączny przez instrukcje losowania zmiennych i warunkowania na obserwacjach. Silnik wnioskowania przybliża rozkład a posteriori metodami ogólnymi: Monte Carlo łańcuchów Markowa (np. Hamiltonowskie), wnioskowaniem wariacyjnym lub próbkowaniem ważonym. Nowoczesne systemy korzystają z automatycznego różniczkowania i sieci neuronowych do wnioskowania amortyzowanego.
- EN: The program defines a joint distribution through sampling statements and conditioning on observations. An inference engine approximates the posterior with general methods: Markov chain Monte Carlo (e.g. Hamiltonian), variational inference or importance sampling. Modern systems use automatic differentiation and neural networks for amortised inference.

## Limits

- PL: Ogólne silniki bywają wolne lub źle zbieżne dla modeli z wieloma zmiennymi dyskretnymi albo trudną geometrią rozkładu. Diagnozowanie zbieżności wymaga wiedzy statystycznej, a źle dobrane rozkłady a priori zniekształcają wyniki.
- EN: General engines can be slow or converge poorly for models with many discrete variables or difficult posterior geometry. Diagnosing convergence requires statistical expertise, and poor priors distort results.

## Key terms

- PL: **warunkowanie**: Uwzględnienie obserwacji, by zawęzić możliwe wartości ukrytych zmiennych.
- PL: **rozkład a posteriori**: Przekonania o nieznanych wartościach po uwzględnieniu danych.
- PL: **wnioskowanie amortyzowane**: Sieć uczy się szybko podawać przybliżony wynik wnioskowania.
- EN: **conditioning**: Using observations to narrow down hidden variables' possible values.
- EN: **posterior**: Beliefs about unknown values after seeing the data.
- EN: **amortised inference**: A network learns to give approximate inference results quickly.

## Know first

- [Twierdzenie Bayesa i wnioskowanie bayesowskie (Bayes' theorem and Bayesian inference)](https://aiatlasgraph.com/t/bayesinference.md)
- [Wnioskowanie przybliżone: próbkowanie i metody wariacyjne (Approximate inference: MCMC sampling and variational methods)](https://aiatlasgraph.com/t/approxinference.md)

## Sources

- [van de Meent et al. · An Introduction to Probabilistic Programming](<https://arxiv.org/abs/1809.10756>) `vandemeent-ppl-2018` · by Jan-Willem van de Meent, Brooks Paige, Hongseok Yang, Frank Wood

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/probprogramming · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30