قدم جو يونغ لي ، أستاذ مشارك في مختبر تطوير البرمجيات الصناعية في جامعة إنوبوليس ، أفضل الأبحاث في مجال الأتمتة السريعة لإصلاحات الأخطاء وكان من بين الفائزين العشرة بجوائز فيسبوك لأبحاث الاختبارات والتحقق. في المجموع ، أرسل 145 باحثًا من جميع أنحاء العالم طلبات للحصول على المنحة. أخبرنا العالم عن العمل في أبحاثه.
عن الدراسة
أود أن أشير على الفور إلى ما هو اختبار البرمجيات. هدفه الرئيسي هو العثور على أخطاء في البرنامج لا يكتبها مطورو البرامج. إذا نجحت الاختبارات ، فيمكننا القول بأمان أن البرنامج جاهز للإصدار.
يبدو أن العثور على خطأ في البرنامج ليس بالأمر الصعب للغاية ، خاصة إذا كان المطور لديه بالفعل خبرة في استخدام الأخطاء. نعم ، هناك أخطاء يمكن ملاحظتها والعثور عليها بسهولة ، لكن المطورين لا يرون في كثير من الأحيان نقاط الضعف التي يمكن أن يكتشفها متسللو العمل الحذر حتى بعد اكتشافها. من خلال الاختبار ، نريد أن نجد الأخطاء قبل أن نصبح ضحايا للحوادث بسبب انتهاكات السلامة وحوادث السيارات. وفقًا لوكالة أسوشيتيد برس ، توفي 89 شخصًا في الأعوام 2000-2010 بسبب أخطاء البرامج في سيارات تويوتا.
الهدف الرئيسي للمشروع هو تصحيح العيوب أو الأخطاء الفنية في البرامج تلقائيًا. يحتوي أي برنامج تقريبًا على أخطاء ، خاصة مع ظهور عمليات التطوير والاختبار والتنفيذ المستمرة. الآن أصبح من الصعب على المطورين إصلاح الأخطاء في الوقت المناسب. لذلك ، من الضروري الحفاظ على البرنامج محميًا من العيوب قدر الإمكان ، ويحاول العديد من الباحثين ، بمن فيهم أنا ، إيجاد حل وتطوير طريقة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها تلقائيًا. في هذا المشروع بالذات ، أحاول زيادة سرعة التصحيح التلقائي للأخطاء الفنية من أجل تقليل الوقت بين اكتشافها والقضاء عليها.
تم اختبار الإصلاح التلقائي للأخطاء الفنية بواسطة العديد من الباحثين ، بمن فيهم أنا. تم قبول النتائج الأولى من قبل الصناعة ، وبدأت شركات مثل Facebook بالفعل في استخدام الإزالة التلقائية للأخطاء مثل المؤشرات الخاطئة ، والتي تشير إلى وجود خلية غير موجودة.
ماذا تقرر
كل شخص لديه مصالحهم الخاصة. أنا مهتم بلغات البرمجة والتحقق من البرمجيات واختبارها ؛ كل هذا مرتبط ارتباطًا وثيقًا بفهم برامج الكمبيوتر. منذ وقت ليس ببعيد ، أصبح تصحيح الخطأ التلقائي بالنسبة لي موضوعًا منفصلاً للبحث. أعتقد أنه في المستقبل ، سيتم إنشاء البرنامج عن طريق الذكاء الاصطناعي ، مما سيتيح للمطورين تخصيص مزيد من الوقت للعمل على مكونات البرامج الرئيسية.
خلال العقد الماضي ، حقق تصحيح الخطأ التلقائي قفزة كبيرة للأمام ، بفضل جهود المطورين ، بما في ذلك جهودي. عملت على تحسين التصحيحات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا وإصلاح الأخطاء تلقائيًا. أعتقد أن الاختراق التالي الذي نحتاج إليه هو السرعة. حتى الآن ، كان يُعتقد أن تصحيح الخطأ التلقائي سيتم استخدامه في وضع الدُفعات ، لذلك لم تكن مشكلة السرعة في المقام الأول. يبدأ المطورون في تصحيح الأخطاء التلقائي والعودة إلى المنزل. وبحلول صباح اليوم التالي ، أصبحت المناطق التي تم تصحيحها تلقائيًا بين عشية وضحاها جاهزة للعرض. لكن التجربة توضح أنه من الأفضل إصلاح الأخطاء فور كتابة برنامج الأخطاء ، في حين أن المطور لا يزال يتذكر ما كتبه هناك. لذلك ، اقترحت دراسة تصحيح الخطأ التلقائي عالية السرعة.
المنافسين
لقد كانت منحة دولية وتم تقديم الأبحاث من قبل باحثين من جميع أنحاء العالم. تلقى Facebook 145 طلبًا و 10 فائزين مختارين ، من بينهم أنا. يوضح هذا الرقم (6.9٪) مدى مقارنة المنافسة بشدة بتلقي المنحة في المؤتمرات الكبرى ، حيث تبلغ نسبة الطلبات المعتمدة عادة 20٪.
يتم نشر جميع الفائزين بجائزة 10 وأبحاثهم على
Facebook Research . وكان الفائزون باحثين مشهورين في مجالاتهم من جامعات مرموقة: جامعة كارنيجي ميلون ، وكلية لندن الجامعية ، وجامعة كاليفورنيا في بيركلي ، وجامعة هومبولدت في برلين.
خطط أخرى
لا يزال الاسترداد التلقائي للخطأ منطقة شابة ، وهناك أشياء كثيرة تستحق العمل عليها. نحتاج إلى طريقة يمكنها إصلاح المزيد من الأخطاء بشكل أكثر دقة وسرعة ، وأخطط للعمل في هذا الاتجاه. في المستقبل ، أود أن أرى الذكاء الاصطناعي ليس فقط قادرًا على تصحيح الأخطاء ، ولكن أيضًا مساعدة المطورين طوال العملية بأكملها.
مثل العديد من الدراسات الأكاديمية الأخرى ، لا يمكن حل المشاريع في مجال الإزالة التلقائية للأخطاء الفنية من خلال دراسة واحدة. يجب أخذ أبعاد كثيرة في الاعتبار حتى تصبح الفكرة عملية. كما قلت ، أركز على سرعة التخلص من الأخطاء التقنية ، لكن السرعة هي بُعد واحد فقط لحل المشكلة. تشمل القياسات الأخرى معدل نجاح التعرف على الأخطاء ، ودقة استكشاف الأخطاء وإصلاحها ، إلخ في مجال العلوم والتكنولوجيا ، يساعد تحسين أحد الأبعاد على تطوير عنصر آخر ، وهذا ما أخطط للقيام به في المستقبل - وهو الاستمرار في توسيع حدود حل المشكلات التقنية تلقائيًا بأبعاد مختلفة.
بالنسبة إلى قابلية تطبيق مثل هذه التقنية ، فقد استخدمتها سابقًا في التكوين التلقائي للتعليقات للبرامج التي يكتبها الطلاب. يعد نظام التعليم الذكي المزعوم هذا أحد المجالات التي يمكن فيها تطبيق نتائج البحث.