收拾|孙胜 　　

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　　最近，英特尔开放了自动代码调试工具ControlFlag的源代码，现在可以通过GitHub获得。 　　

　　据了解，ControlFlag可用于帮助更多开发者独立检测代码错误，主要是利用AI自动识别软件和固件代码中的错误，节省开发者手动调试时间。 　　

　　据悉，英特尔在去年年底首次公布了ControlFlag。目前，该系统仅用于英特尔内部人员在软件开发过程中自动检测异常情况。 　　

　　来自网络 　　

　　减少代码调试时间与成本支出 　　

　　因为代码调试对于程序开发非常重要，所以几乎所有大型软件都需要调试，以最大程度避免软件错误。 　　

　　但是对于大多数开发者来说，这个过程不仅非常耗时，而且大部分调试只能手动完成。因为修复一个软件缺陷可能需要几天、几周甚至几个月的时间，所以估计高达50%的软件开发时间被浪费在调试程序上。这是因为大多数错误都需要语义分析来识别和评估根本原因，即使是最先进的调试系统也无法有效地进行这种分析。 　　

　　英特尔实验室首席人工智能科学家贾斯汀戈特施里奇(Justin Gottschlich)也表示：“尽管在过去几十年中，自动化调试的研究取得了一些进展，但现有的工具仍然无法完美地发现日益复杂的软件错误。这也是调试仍然主要由人类驱动的流程的一个关键原因。” 　　

　　除此之外，调试代码的预算支出也很高。据英特尔官方介绍，2020年，IT行业在调试代码上的花费约为2万亿美元，约占平均IT预算的一半。 　　

　　“超能的” ControlFlag 　　

　　据悉，该系统是英特尔机器编程研究(MPR)项目的一部分，其总体目标是通过自动化将开发软件所需的时间减少1000倍。例如，Gottschlich团队正在研究的一个领域是最终扩展ControlFlag自动修复其检测到的错误的能力。 　　

　　自去年推出以来，英特尔已经在各种软件系统上测试了机器学习工具，并取得了可喜的成绩。英特尔实验室首席人工智能科学家贾斯汀戈特施里奇(Justin Gottschlich)表示：“当我们最初设计该系统时，我们并不期望它能够发现高度复杂的缺陷。“然而，由于其自我监控设计，ControlFlag能够发现高度复杂和微妙的软件缺陷，甚至我们这些构建它的人都感到震惊。” 　　

　　英特尔的团队使用一种“无监督”的学习方法，让ControlFlag在更广泛的存储库中检测错误。系统从超过十亿行未标记的源代码中学习编码模式，使其能够达到很高的准确率，甚至可以适应开发者的风格，从而区分软件异常和编程语言的风格变化。 　　

　　ControlFlag适用于任何包含控制结构的编程语言(如C/C)。而且ControlFlag可以不断地从未标记的源代码中学习，随着新数据的引入而“进化”，使自己变得更好。虽然它不能自动解决它发现的代码错误，但该工具可以为开发人员提供潜在的修改建议。 　　

　　Justin Gottschlich还表示，到目前为止，仅在两个专有软件存储库上使用ControlFlag就发现了300多个生产质量和部署程序的缺陷。例如，去年，ControlFlag在一个名为Client URL (cURL)的计算机软件项目中检测到代码异常，该项目使用各种网络协议每天传输数据超过10亿次。在向cURL团队报告了这个异常之后，他们同意发现ControlFlag，并重新设计了代码来修复这个问题。 　　

　　不断进步的 ControlFlag 　　

　　由于英特尔团队致力于开发ControlFlag，过去的一年也带来了不少学习点。Gottschlich认为，需要改进的两个关键领域是减少该工具报告的误报数量，以及将更高级的语义分析器集成到ControlFlag的推理中。 　　

　　然而，作为一个将成为英特尔机器编程工具套件之一的系统，ControlFlag将继续发展。“ControlFlag的进展不太可能停止，”Gottschlich强调。“这主要是因为随着软件编程语言、硬件描述语言和计算设备的发展，ControlFlag也需要发展以跟上它们的步伐。 　　

与此同时，英特尔的 MPR 团队正在开展一些专注于简化软件开发的项目。例如，去年该公司还发布了一款与麻省理工学院实验室共同开发的工具，该工具可以研究代码片段以了解软件打算做什么。该系统称为 MISIM（机器推断代码相似性），它使用预先存在的代码目录来理解新算法背后的意图，并通过建议其他编程方法或提供使代码更高效的选项来帮助工程师开发软件。

Gottschlich 预计 MISIM 有一天会与 ControlFlag 一起工作。“当正确想法融合在一起时，我们设想了一个更强大的新系统，该系统将能够检测 ControlFlag 目前可以检测到的所有缺陷，以及由于潜在的复杂性而目前无法检测到的数百种缺陷。”Gottschlich表示。

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参考链接：https://www.zdnet.com/article/developers-intels-automated-debugging-tool-controlflag-is-now-open-source/

GitHub地址：https://github.com/IntelLabs/control-flag