AI 自动修复 bug

北京大学、微软亚洲研究院和中国电子科技大学就一起尝试着让 AI 找 bug。微软亚洲研究院的 Lily Sun 在微软官方博客上介绍称,他们开发的精确状态系统(Accurate Condition System, ACS),能在人类不加干预的情况下自动修复软件系统中的 Bug。

他们关于 ACS 的论文 Precise Condition Synthesis for Program Repair 发表在世界软件工程大会 ICSE 2017 上。

ACS 会自动修复什么样的 bug 呢?Lily Sun 举了个例子:

int lcm=Math.abs ( mulAndCheck ( a/gdc ( a,b ) , b ) ) ;

return lcm;

这是 Apache Math 中的一段代码,用来计算两个数的最小公倍数,并且引入了 Math.abs 来确保返回的值是正数。但是,这个程序有缺陷,有时候还是会返回负值。

我们可以创建一个测试来找到其中的错误。测试的输入是 a=Integer.MIN_VALUE、b=1,预期的输出是 throw ArithmeticException。

把这个程序和相应的测试输入到 ACS 中,ACS 会自动生成第 2、3 行的路径,修复程序缺陷:

int lcm=Math.abs ( mulAndCheck ( a/gdc ( a,b ) , b ) ) ;

+ if ( lcm == Integer.MIN_VALUE ) {

+ throw new ArithmeticException ( ) ;

+ }

return lcm;

让算法自己改 bug 这件事,从 2009 年开始就有研究,弗吉尼亚大学计算机系的 Westley Weimer、新墨西哥大学的 Stephanie Forrest 和卡耐基梅隆大学的 Claire Le Goues,就一起开发了Genprog。

而 ACS,在前人研究的基础上大幅提升了准确率。在 Defects4J 基准上的测试结果显示,ACS 生成的 23 个补丁中,有 18 个是正确的,准确率近 80%。

ACS 准确率的提升主要得益于有更多的信息来源,特别是网上的大量代码。与以往的方法相比,ACS 有以下三种新的信息来源:

一是用局部性原则信息对补丁中的变量进行排序;

二是用自然语言分析技术来分析 Javadoc,然后用 Javadoc 中的信息来过滤不正确的补丁;

三是通过对网上的开源程序进行统计分析,发现对变量进行操作的条件概率,进而生成正确的补丁。

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