MIT ใช้ Machine learning ช่วยค้นหาบั๊ก ได้ผลดีกว่าระบบแบบเดิมถึง 10 เท่า

Credit: ShutterStock.com
Credit: ShutterStock.com

ระบบค้นหาและแก้ไขบั๊กโดยใช้ Machine Learning ที่พัฒนาโดยนักศึกษาจาก MIT ในครั้งนี้ มีชื่อว่า Prophet ซึ่งได้มีการเปิดเผยเป็นครั้งแรกในงานสัมนาวิชาการเกี่ยวกับ Principles of Programing Languages โดยให้ผลดีกว่าระบบก่อนๆถึง 10 เท่า

Prophet จะทำการเรียนรู้โดยอัตโนมัติจาก Patch ที่ถูกปล่อยออกมาโดยนักพัฒนา ซึ่งการเรียนรู้แบบอัตโนมัติในครั้งนี้ใช้ตัวอย่าง Patch จาก Open Source หลายๆตัว เช่น apr, curl, httpd, libtiff, python, subversion, และ wireshark เพื่อศึกษาถึงลักษณะความเป็นไปได้ของบั๊ก และเพื่อหาตัวอย่างของโค้ดที่ถูกต้อง

หลังจากนั้นได้มีการทดลองนำไปใช้หาบั๊กจริงๆในแอพพลิเคชัน Open Source ที่อยู่บน GitHub ทั้งหมด 8 ตัว คือ libtiff, lighttpd, the PHP interpreter, gmp, gzip, python, wireshark, และ fbc ผลที่ได้คือ Prophet สามารถค้นหาและแก้บั๊กได้สำเร็จทั้งหมด 777 จุดด้วยกัน ซึ่งมีการทดสอบเปรียบเทียบกับหลายๆระบบที่ใกล้เคียงกัน เช่น GenProg ของมหาวิทยาลัยเวอร์จิเนีย (University of Virginia) โดย Prophet ให้ผลที่แม่นยำกว่าถึง 10 เท่า

สำหรับวิธีการนี้จะช่วยลดเวลาในการตรวจสอบโค้ดของโปรแกรมลงไปได้ โดยสามารถบ่งบอกได้ว่าจุดไหนน่าจะเป็นบั๊ก ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่จะส่งโค้ดขึ้นไปในช่วงทดสอบ

ผู้ที่สนใจสามารถอ่าน Paper ฉบับเต็มได้ที่ลิ้งนี้ : http://people.csail.mit.edu/fanl/papers/prophet-popl16.pdf

ที่มา : http://news.mit.edu/2016/faster-automatic-bug-repair-code-errors-0129

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่สหรัฐอเมริกา แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ