英特尔今天推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。虽然仍处于早期阶段，这个新颖的自我监督系统有望成为一个强大的生产力工具，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。在初步测试中，ControlFlag利用超过10亿行未标记的产品级别的代码进行了训练并学习了新的缺陷。

英特尔首席科学家、英特尔研究院机器编程研究主任及创始人Justin Gottschlich表示：“我们认为ControlFlag是一个强大的新工具，可以大幅减少评估和Debug代码所需的时间和成本。研究发现，软件开发者会花费大约一半的时间用来Debug。通过ControlFlag以及类似的系统，程序员有望大幅减少Debug的时间并把更多时间用于人类程序员最擅长的工作——向机器展现有创造性的新想法。”

在软件重要性逐渐突显的今天，开发者依然继续把不成比例的大量时间用于修复Bug，而不是用于写代码。事实上，在IT行业每年花费的1．25万亿美元软件开发成本中，大约有50％是用于Debug代码1 。

随着异构时代的来临，即由多样化专用处理器组合来管理当今的海量数据，管理这些系统所需的软件变得越来越复杂，使得出现Bug的可能性也越来越高。此外，找到能够为跨架构的硬件正确、高效、安全地写代码的程序员非常困难，这同样也增加了代码中出现难以发现的新错误的可能性。因此，Debug代码工作将给开发者和整个行业带来更高的代价。

完全实现的ControlFlag通过自动化处理测试、监控和Debug等繁琐的软件开发工作，可以帮助缓解上述挑战。这不仅可以提高开发者的工作效率并让他们把更多时间用于创意，也能解决当前软件开发中成本最高的问题之一。

ControlFlag检测Bug的功能是通过机器编程实现的，其中融合了机器学习、形式化方法、编程语言、编译器和计算机系统。

具体来说，ControlFlag通过被称为异常检测（anomaly detection）的功能进行运转。作为自然界中生活的人类，我们通过观察了解到某些被认为是“正常”的模式。类似地，ControlFlag通过学习经过验证的例子来检测正常的编程模式，发现代码中可能造成Bug的异常。此外，不管代码使用什么编程语言，ControlFlag都可以检测这些异常。

ControlFlag的无监督模式识别方法的一个主要优势是，它可以从本质上学会适应开发者的风格。在有限的需要评估的控制工具输入信息中，ControlFlag可以识别编程语言中的各种风格，类似于读者识别英语中使用完整单词和缩略语的差异。

该工具会学会识别并标记这些风格选择，并根据其洞察可以自制错误识别和建议解决方案，从而让ControlFlag尽可能避免把两个开发团队之间的风格差异认为是代码错误。

ControlFlag已经证明，能够在广泛使用的产品级别代码中发现隐藏的Bug，而这些代码之前已经被软件开发者审核过。例如，在分析cURL（一个开源的命令行工具，被程序员广泛地用于实现互联网下载）时，ControlFlag发现了一个之前未被发现的异常，促使cURL开发者提出了一个更好的解决方案。

英特尔甚至已经开始评估在内部使用ControlFlag，在自己的软件和固件产品化中寻找Bug。这是英特尔Rapid Analysis for Developers项目的关键组成部分，该项目旨在通过提供专家支持从而帮助程序员加快速度。