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卡内基梅隆年夜学计较机系主任周以真演讲

时候:2012-02-15 13:41来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者

Jeannette Wing:年夜家凌晨好!非常幸运可以或许明天早上到这里为这么多公家和非常优良的人士讲话,我想感激微软构造了此次会议,也要感激浙江年夜学,和感激处所官员,作为东道主在杭州这个斑斓的都会进行这个会议。

  我包管我要讲的是可瞻望的软件,这根基上是一个择要,但是我想借此机遇向在坐的门生、系主任、校校长、计较机迷信的研究职员,本着此次会议的主题,也就是“二十一世纪的计较”来介绍一下我的设法,这一点也是与计较机迷信有关的。开端的时候我先用一分钟跟年夜家讲一下计较的讲法,以后讲一下可预感的软件。

  我对这个范畴总的设法是如许的,计较机迷信要超越任何行政、任何国度的鸿沟,这是我对计较机迷信的一个远年夜设法。计较机应当是在二十一世纪中期每小我都应当把握的一个技术,就像读誊写字一样,这也是我的胡想。年夜家可以想象每个孩子都晓得若何像计较机迷信家那样思虑,这会是怎样的世界呢?要实现这个胡想,计较和计较机就要一路来事情,我要给年夜家讲一下计较思惟的例子。每次面对一个问题的时候我们都要面对一个问题,这个问题的难度有多年夜,每次我们都有切确的问这个问题的体例,也有答复这个问题的体例。计较的设法就是把看来更加坚苦的问题换成一种我们晓得是若那边理的问题,经由过程嵌入、转换、摹拟等等,计较的体例就是挑选一个恰当的代表或模型反应出这个问题的有关方面,使得它有不成更总性,计较的设法就是把处理复杂的问题分开来处理,同时也要判定它的设想和好处,简朴化。同时也要查抄阐发多面的一般化的问题,计较机的思惟就是要避免呈现最年夜问题的时候若何规复,这类东西也触及到多用户,这也触及到僵局,然后是触及到处理非常难的人们的坚苦等等。总的来讲,计较机思惟就是采纳体例处理问题,并且了解人类的行动,并且是和计较机迷信非常关头的一些设法,有些计较机思惟最喜欢的例子你也能够奉告我们。在学习方面,计较机思惟也使得统计问题革命化了,美国的一些统计部分也在用计较机迷信家,因为他们晓得此后他们的将来在这个职业。美国的计较机学院也开端拥抱现有的部分了,我们的梅隆年夜学和微软公司展开了合作,我们以为算法和布局和计较机思惟体例将有助于生物学的生长。也有专家在游戏实际和计较机方面进行遍及的研究。

 

  下面我就讲可估计的软件,这也是有设法在内里的,这和前头比拟不如阿谁那么宏伟,但是更加实际,我首要想对在坐的门生讲这些内容,因为希望你们可以或许面对我们研究的一些应战,使我们的软件更加有个性,就这个问题使你们可以或许镇静起来。软件应当是无“数”不在的,不克不及对软件四周画一条线,它四周应当是有小的利用法度母本构成的,还丰年夜的一些东西,包含操纵体系数据库,很难定起来难以找到的东西,比如挪动编码当然是永久存在的,但是是有记录的。很难找到谁是这个软件的写者,令人不克不及信赖的是不克不及晓得来源和创作发明者,同时也是认证的编码,所以信赖是第三方的编码。不久就会有一些如许的丹青,我会逐步把这个变得更年夜。这是病院的一个病人,给他输液,输液管道是由软件节制的,病院的病人也是有特地的房间,同时大夫也带着PDA走来走去,别的另有一个长途病房会有病院档案记录的处所,比如记录一下这个病人花了多少钱。同时大夫也能够拿着手机开着车长途对病人医治环境进行监护。这个远年夜设法其实不是不太实际,我们不久就会看到这些,可能还会很快看到,问题就是到处都有很多软件,我们若何信赖软件可以或许把事情做好。有一些非常成心思的设法和评论,一个是嫁接体系,这类体系在关头体系当中是有的,特别是节制性的软件来肯定是不是是做了某些移植,在核反应堆节制体系当中也是用这类软件,在智能汽车、智能高速公路上都用如许的体系,这是多样通信体系,触及到很多不合的装配,包含利用甚么样的机制、甚么样的和谈,我们到处都可以看到漫衍式的体系,每天都可用,并且可靠宁静。前面也讲到隐私的问题,要使得隐私在表决票上加以庇护是很难的。关于人机界面这一块,要重视到社会上可以或许接管。最后,所有人都重视到我们明天做的这些事情都会需求面对,乃至是更多这方面的问题,或许此后的问题会更加年夜了。

  我想讲一下多重体系这方面的应战,嫁接异化体系这方面环境是多重的、难以瞻望的,这个环境的复杂性是因为自然酿成的,有些非常复杂的东西要做摹拟,另有一些不合的变量都要加以反应。体系完整性的特性不是考虑到服从了,要使得计较可以或许更具有超卓的成果,但是按照其他资本的限定还要考虑到硬件。看这张关于异化体系,比如说刚才那张照片,都可以意想到非常复杂。怎样包管这一点,到处都用的软件有甚么影响,一个是纸张问题要加以包管,当然另有可靠性,除可靠性以外另有宁静的问题,在我们的编码当中另有很多方面。我以为宁静性、可靠性、可用性这几个问题就构成了令人可信赖的计较构成部分,微软公司可以说在这方面是带领公司之一,带领着令人可以相信的计较,带领着我们的软件生长。到处都有软件,这另有甚么影响?我们若何来肯定这些特性若何具有的,对软件体系做一个甚么样的定位,机能很好和精确这两个方面我们说了几十年了,精确就是对不对,机能就是快不快,我想精确性和机能还是不敷的,我们是不是可以或许实施可托赖的技术。甚么叫精确和信赖,这意味着甚么,这个听起来不错,是不是是可和时做精确的事情,比如说Google是已不错的成果了,但这还不可,对Google来讲其实不需求成果是完整精确的,只是需求这些差不多的答复第一时候呈现在浏览器下面就好了,但是在技术方面还是不敷的。我们应当测验测验可瞻望性的标签,是不是可瞻望,意义就是说精确的行动、并且是可接管的行动,和不成接管的行动,并且可瞻望可接管,这是由终究用户,是人或机器来决定的,当然不合的用户之间对这个有不合的界定。这些体例我已用了很多年,你必须从一个别系的模型动手,如许的话你可以经由过程很多的模型进行瞻望,所所以企业如许的一个别例,这里有两个方面,一个是体系方面的模型,另外一方面是他的这类特性,就是你希望如许的体系有甚么样的特性,所以两个信息放到两个挑选里,并且是主动的,你或说是或说不是,你输入的信息是看是不是能用,这些查抄装配是看这些查抄体例你可能会获得一些含糊其词的成果。偶然候你的过程不敷有力可所以你获得精确的答案。别的企业方面的,你需求详细的申明你想让体系揭示的特性,企业方面的别的是一个合作调和方面的过程,我们显现这些特性是有效的,对特定的体系模型来讲是可行的。如果我想我的客户从中有所获益的话,使他们体味体系要起的感化,或是把查对软件体系进一步的鞭策,模型查对有很多的好处,速率快,可以措置年夜量的文件,你没必要有一个完整的对特性的详细规格的申明,或说在做任何的事情之前,没必要做很细的规定。那么,他的范围是非常的广。从宁静的特性,那么宁静性的特性是说不会有任何不好的事,别的,终究一些好的东西可能会呈现。我想这个模型查对的首要的上风在于这类查对体系,可以奉告你这些特性的建立或是不建立,但是他在奉告你不建立的时候,他就会提出一些反对的例子,就是说这类查对的价值,恰好是为甚么说像微软如许的公司利用这类模型查对,因为这些反例子奉告了我们为甚么这类软件设想是不对的,他是作为一种消弭错误的机制。

  但是有一个很年夜的倒霉的地方。就是址镐扩展的问题,对模型查对来讲,假定你以为你输入的东西,在每次作查对的时候,别的一小我可以说他措置这个体系的时候,他的量比你多,这个量的问题是来源于不合的渠道,比如说有平行错误的时候,你有很多这类线程的节制,比如说在软件地区很丰富的时候,你需求看每个体系到措置多少的法度。这个问题成为畴昔20年来模型研究员所存眷的工具。

  比如说分化和分化的技术,另有多模型的技术,这张图显现的是这有两个输入的信息,这两个信息放到黑盒子内里去,他被成为模型查抄器,模型的问题是代表一些最后的成果,这些问题是你是不是对MS建立。

  给年夜家分享一下模型中的一些成功的程式,这是我的门生找到了很多模型的错误,此中很多在获得博士学位的人在80年代就提出了一个理念,94年的时候INTEL公司若何发明Pentium流程的问题。很多公司进行摹拟测验,来设想甚么时候可以看到软件的错误。并且最激动听心的故事,比来几年内里由微软公司所做的事情,在2000年的时候,我们的讲话人已讲过的,这些成果非常成功,Bill Gates说在2002年的OOPSLA内里提出的故事。模型查对在畴昔30年内里获得了很年夜的停顿。

  这是比来两年的成果,一个是针对我地点的宁静性方面的事情,作为模型查抄的一种扩展,怎样处理宁静性的问题,以后会给年夜家显现一下我在卡内基年夜学的同事所表白的一种新的技术,就是把异化模型查对的新体系。

  模型查对是经由过程供应反例子奉告你为甚么你的体系就某个特定的特性来讲是不对的,在我所做的事情内里,我们爱查出所有的反例子,特定的模型和特性不止是一个。这个图从左到右先开端最后的一些状况,之掉队入最后的阶段。白色团队是由美国国度尝试室建立的,现在在开辟如许一种图形,它把白色团队插手出去,奉告他抨击打击者若何进攻我的体系,它供应一种抨击打击线路图,这个图的供应是手工做的,这意味着一些不分歧性、堆叠性,和一些不完整性。做任何手工事情的时候我们一向在说可否主动来做,这是我和我的门生一向在问的问题,所以我们采取模型查对来主动产生所谓的抨击打击线路图,反例子就把它构成一种抨击打击。反例子是来自一系列Stat构成的,这类抨击打击就构成了一系列的Stat。就是说违背了特定的宁静特性的。这是单一的简朴反例子,入侵者可以或许成功的门路。详细来讲,在所有的Stat内里入侵者没有获得托管体系的准入。最后的M就是宁静特性,抨击打击违背了行动,所以M是一系列的抨击打击。

 

  我来介绍一系列的体例,我们有M的抨击打击,和G的图形。最后一种体例我们用M和G进行计较,然后产生LM和(I),然后我们得出G,最后我们就构成如许一个G的供应图,这是一种非常简朴的算法,然后得出我们所需求的东西。

  机能很不错,并且是到达了如许一系列的技术。这个例子是我们若何把模型查对扩展到林林总总的反例子内里,然后用到宁静机能当中去。下一个例子是新的技术,证明所有的模型查对都是试用的。在这里给年夜家介绍一下异化体系。这帐技术是特地用于措置年夜的Stat,特别是无线Stat。现在有一个详细的体系,M,先得出Mh,如果违背了(I),你可以继续去找,一向到停止的时候。这内里有个实际,叫做危急实际。如果可以或许满足(I)的话,那就证明最后的模型M可以或许满足(I)。这项技术已在硬件内里获得利用,特别在查对的时候获得了利用,和其他一些例子获得了利用。我给年夜家显现的例子是一种异化的体系,异化体系属于无线体系,你必须措置林林总总的变量、状况,和气压、气温、畅通速率,和其他一些身分,奉告你处于甚么样的模型中。经由过程这类节制图,一系列的反例子技术必定有个对应的路子,实际产生的环境是你先开端M体系,然后把本来的进行界定,以后找到你的反例子,最后对模型进行测验,如果没有对应的路子的话,就要继续去找。你要肯定在笼统当中所找到的例子是可以用不合的技能做到的,可以用不合的体例,更首要的是你可以用不合的技术,只是检查反例子当中的一部分便可以了,是以我们把技能合用于那种平常性的节制。

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