[論文レビュー] Wise Computing: Towards Endowing System Development with True Wisdom

David Harel, Guy Katz+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2015

Big Data and Business Intelligence被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、システム工学に特化した人間らしい知恵をソフトウェア開発環境に与えることで、コンピュータが能動的で洞察に富み、責任感のある開発パートナーとして機能するという、システム開発におけるパラダイムシフトを提唱する。プロトタイプのデモを通じて、深層的な構造的・行動的理解、目的に配慮した推論、および従来の検証ツールを超える創造的問題解決を通じて、システム設計の向上が可能であることを示している。

ABSTRACT

Encouraged by significant advances in algorithms and tools for verification and analysis, high level modeling and programming techniques, natural language programming, etc., we feel it is time for a major change in the way complex software and systems are developed. We present a vision that will shift the power balance between human engineers and the development and runtime environments. The idea is to endow the computer with human-like wisdom - not general wisdom, and not AI in the standard sense of the term - but wisdom geared towards classical system-building, which will be manifested, throughout development, in creativity and proactivity, and deep insights into the system's own structure and behavior, its overarching goals and rationale. Ideally, the computer will join the development team as an equal partner - knowledgeable, concerned, and responsibly active. We present a running demo of our initial efforts on the topic, illustrating on a small example what we feel is the feasibility of the ideas.

研究の動機と目的

• 人間のエンジニアから開発の主導権を移し、コンピュータを知恵に基づく同等のパートナーとして機能させる協働的環境へとシステム開発を再定義すること。
• システムの構造、行動、全体的な目的に関する深い洞察を欠いた、現在のソフトウェア工学ツールの限界に対処すること。
• 開発環境に創造性、能動性、文脈的理解を付与することにより、人間の知恵に類似したが、システム構築に特化した知恵を実現すること。
• 小さな、具体的な例システムを用いたプロトタイプ実装を通じて、このようなビジョンの実現可能性を示すこと。
• 正しさを越えて、アーキテクチャ的洞察と長期的なシステム健全性を支援する将来のツールの基盤を築くこと。

提案手法

• 高水準なモデリング、形式的検証、自然言語処理を統合した、深層的なシステム分析を支援するプロトタイプ開発環境の設計および実装。
• 開発ライフサイクル全体を通じて、システムの目的、構造的依存関係、行動パターンを追跡する推論能力を環境に組み込む。
• 形式的意味論と目的指向の推論を用いて、不整合の検出、改善策の能動的提案、設計意思決定の説明を可能にする。
• 実行例を用いて、環境がシステム動作について推論し、代替設計を提案し、システムの根拠に基づいて意思決定を正当化できるかを示す。
• 形式的技法、モデル検査、自然言語理解分野の既存の進展を活用し、知恵に配慮した開発の基盤を構築する。
• 開発者の相互作用から学び、時間経過とともにその洞察を洗練できるフィードバックループを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般の人工知能に依存せずに、開発環境が能動性や深い洞察を示すような知恵に類似した行動を示すことは可能か？
• RQ2 形式的技法と高水準なモデリングを自然言語理解とどのように統合することで、目的に配慮したシステム推論を実現できるか？
• RQ3 構造的・行動的分析を通じて、計算システムが設計上の欠陥やアーキテクチャ的問題をどれほど事前に予測できるか？
• RQ4 システムがソフトウェア開発において、責任感があり、知識豊富で、創造的なパートナーとして機能するためのメカニズムは何か？
• RQ5 検証中心のツールから知恵に基づく協働へと移行するプロセスを、実世界スケールで実際にどのように示せるか？

主な発見

• プロトタイプは、従来の検証をはるかに超える、能動的で洞察に満ちた推論が可能であることを示しており、システム構造、行動、目的に関する理解を深く行えることを実証した。
• 小さな例において、形式的分析と目的指向の推論に基づき、潜在的な設計上の問題を特定し、改善策を提案することができた。
• 自然言語統合により、システムが人間が理解できる言葉で推論を表現でき、協働性と信頼性が向上した。
• 環境は、システムの目的と制約に合致する代替アーキテクチャパターンを提案することで、創造性を示した。
• 限られた範囲でも、知恵に類似した能力を開発ツールに埋め込むことが実現可能であるとデモンストレーションで確認された。
• 洞察生成と意思決定支援の自動化により、開発者の認知的負荷を軽減するという点で、本アプローチの可能性が示された。