Turn out out machine learning is champ of fixing buggy code

إليك تطبيق جديد آخر للتعلم الآلي: لقد طور معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظامًا لإصلاح الأخطاء في الشفرة المثقوبة بالأخطاء.

يمكن لنظام التعلم الآلي الجديد الذي طوره الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ويقول الباحثون ان هذا الرقم يثبت تقريبا عشرة اضعاف عدد الاخطاء التي يمكن ان تحدثها اسلافه. وقدموا ورقة تصف النظام الجديد ، الذي أطلق عليه اسم "النبي" ، في ندوة مبادئ لغات البرمجة الشهر الماضي.

أساسا ، يعمل النظام من خلال دراسة بقع صنعت بالفعل على برامج الكمبيوتر مفتوحة المصدر في الماضي من أجل التعلم. خصائصها العامة. أعطى النبي 777 خطأ وإصلاحات في ثمانية تطبيقات مفتوحة المصدر مشتركة مخزنة في مستودع GitHub عبر الإنترنت.

ثم يطبق النظام تلك المعرفة لإنتاج تصليحات جديدة لأخطاء جديدة في مجموعة مختلفة من البرامج.

Fan Long، وهو طالب دراسات عليا في الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر شارك في تأليف الكتاب ، وقد طور بالفعل خوارزمية تحاول إصلاح أخطاء البرنامج من خلال تعديل شفرة البرنامج بشكل منهجي. المشكلة الوحيدة هي أنه يمكن أن يستغرق وقتا طويلا.

يعمل نظام التعلم الآلي الجديد بالاقتران مع تلك الخوارزمية السابقة لكنه يصنف البقع المحتملة وفقا لاحتمالية أنها صحيحة قبل إخضاعها لاختبارات تستغرق وقتا طويلا.

اختبر الباحثون النظام على مجموعة من 69 خطأ في العالم الحقيقي ظهرت في ثمان برامج شعبية مفتوحة المصدر. حيث تمكنت أنظمة إصلاح الأخطاء السابقة من إصلاح واحد أو اثنين من الخلل ، تم إصلاح النظام الجديد بين 15 و 18 ، اعتمادًا على ما إذا كان قد استقر على الحل الأول الذي تم العثور عليه أو تم السماح له بالعمل لمدة أطول.

وهذا مفيد بالتأكيد ولكن يمكن أن تكون التأثيرات أكبر ، وفقًا لما قاله مارتن رينارد ، أستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر الذي شارك أيضًا في كتابة المقالة.

أحد الجوانب الأكثر إثارة في هذا البحث هو أننا وجدت أن هناك بالفعل خصائص عالمية من رمز الصحيح التي يمكنك تعلمها من مجموعة واحدة من التطبيقات وتطبيقها على مجموعة أخرى من التطبيقات ، "وأوضح Rinard. "إذا تمكنت من التعرف على الشفرة الصحيحة ، فإن ذلك سيكون له آثار هائلة عبر جميع هندسة البرمجيات. هذا هو التطبيق الأول لما نأمل أن يكون أسلوبًا جديدًا رائعًا. "