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整理|孤独手镯/p出品| CSDN (ID: csdnnews)

最近，英特尔打开了自动代码调试工具ControlFlag的源代码，该工具现在可以通过GitHub获得。

据了解，ControlFlag可以帮助更多的开发人员独立检测代码错误，主要是通过使用AI自动识别软件和固件代码中的错误，从而节省开发人员手动调试的时间。

据悉，英特尔在去年底首次公布了ControlFlag。目前，该系统仅由英特尔内部员工使用，用于自动检测软件开发过程中的异常情况。

来自网络

减少代码调试时间和成本。

因为代码调试对于程序开发非常重要，所以几乎所有的大型软件都需要进行调试，以最大程度上避免软件错误。

但是对于大多数开发人员来说，这个过程不仅非常耗时，而且大多数调试只能手动完成。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，估计多达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不能有效地执行这种分析。

英特尔实验室首席人工智能科学家Phdyb Gottschlich也表示：“虽然在过去几十年中，自动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。这也是调试仍以人为主要驱动的流程的关键原因。”

此外，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支出约为2万亿美元，约占平均IT预算的一半。

“超级”控制标志

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

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，并取得了可喜的成果。英特尔实验室首席人工智能科学家phdyb Gottschlich说：“当我们在gldzc中设计该系统时，我们没有想到它会发现高度复杂的缺陷。“然而，由于其自我监控的设计，ControlFlag可以发现高度复杂和微妙的软件缺陷，即使是我们这些构建它的人也感到震惊。”

英特尔的团队使用了一种“无监督”的学习方法，允许ControlFlag在更广泛的存储库中检测错误。该系统从10多亿行未标记的源代码中学习编码模式，可以达到很高的准确率，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)，并且ControlFlag可以不断从未标记的源代码中学习，并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。

Phdyb 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团队报告异常后，他们同意了ControlFlag的发现，并重新设计了代码来修复问题。

渐进控制标志

由于英特尔团队致力于开发ControlFlag，过去的一年也带来了很多学习点。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推理中。

然而，作为一个将成为英特尔机器编程工具包之一的系统，ControlFlag将继续发展。“控制旗帜的进展不太可能停止，”戈特施里奇强调。“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也需要发展才能跟上它们的步伐。”

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，该公司还发布了一个与麻省理工学院实验室联合开发的工具，该工具可以研究代码片段，以了解软件打算做什么。这个系统被称为MISIM(机器推断代码相似性)，它利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选项来帮助工程师开发软件，以使代码更高效。

Gottschlich预计MISIM有一天会与ControlFlag合作。“当正确的想法融合在一起时，我们想象一个新的、更强大的系统，它将能够检测到ControlFlag目前可以检测到的所有缺陷，以及由于潜在的复杂性而导致的数百个目前无法检测到的缺陷。”戈特施里奇说。

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参考链接：https://www . zdnet.com/article/developers-intents-automatic-debug-tool-control flag-is-now-open-source/

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