Укрощение случайности: как нейросимвольные системы повышают надежность программного обеспечения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет мощь нейронных сетей и формальную верификацию, чтобы сделать разработку программного обеспечения с использованием больших языковых моделей более предсказуемой и контролируемой.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье представлена формальная основа, использующая ‘Атомные пары действий’ и детерминированную верификацию, для управления стохастической природой больших языковых моделей в контексте разработки программного обеспечения.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, их применение в разработке программного обеспечения часто страдает от непредсказуемости и случайных ошибок. В статье ‘Managing the Stochastic: Foundations of Learning in Neuro-Symbolic Systems for Software Engineering’ предложена новая архитектура, отделяющая детерминированное управление рабочим процессом от стохастической генерации кода. Ключевым элементом подхода являются «атомные пары действий», объединяющие генерацию и верификацию, что обеспечивает более надежное и предсказуемое поведение системы. Возможно ли, используя подобные архитектурные ограничения, добиться значительного повышения надежности генерации кода без необходимости постоянного увеличения вычислительных ресурсов?

Вызов унаследованных систем: Сложность и риски модернизации

Многие ценные и критически важные для бизнеса системы функционируют без достаточного покрытия тестами, что существенно затрудняет их модернизацию и повышает риски при внесении изменений. Отсутствие всесторонних тестов означает, что даже незначительные корректировки могут привести к неожиданным сбоям и непредсказуемым последствиям для всей инфраструктуры. Такая ситуация особенно характерна для систем, разработанных десятилетия назад, когда практика автоматизированного тестирования не была широко распространена. В результате, предприятия оказываются в сложном положении: с одной стороны, эти системы продолжают поддерживать ключевые процессы, а с другой — любое вмешательство в их код сопряжено с высоким уровнем неопределенности и потенциальными финансовыми потерями. Поэтому, создание надежной системы тестирования для унаследованных систем является не просто желательным улучшением, а необходимой мерой для обеспечения стабильности и безопасности бизнеса.

Традиционные методы тестирования зачастую оказываются неэффективными при работе со старыми, унаследованными системами. Сложность этих систем, обусловленная многолетними изменениями и отсутствием четкой документации, создает серьезные препятствия для проведения всесторонней проверки. Непрозрачность кода, запутанные зависимости и недостаток автоматизированных тестов делают выявление ошибок трудоемким и дорогостоящим процессом. В результате, даже небольшие изменения в унаследованном коде могут привести к неожиданным сбоям и длительным простоям, что подчеркивает необходимость разработки специализированных подходов к тестированию, учитывающих особенности таких систем.

Отсутствие надежной инфраструктуры для проверки и валидации кода делает процесс рефакторинга устаревших систем чрезвычайно рискованным. При внесении изменений в сложный и плохо документированный код без автоматизированных тестов, даже небольшая правка может привести к непредсказуемым сбоям и ошибкам, которые трудно обнаружить и исправить. Это, в свою очередь, существенно замедляет внедрение инноваций и новых функций, поскольку любое улучшение требует длительного и дорогостоящего ручного тестирования. Фактически, без гарантии корректности изменений, компании вынуждены поддерживать существующий функционал, а не развивать систему, что приводит к стагнации и упущенным возможностям на рынке.

Постепенная валидация: Прагматичный подход к унаследованным системам

Методология ‘BootstrappingWorkflow’ представляет собой структурированный подход к построению системы валидации для существующих кодовых баз. Она позволяет постепенно добавлять тесты и проверки, начиная с анализа текущего поведения системы и выявления ключевых зависимостей. В отличие от подхода «написать тесты с нуля», ‘BootstrappingWorkflow’ фокусируется на документировании и закреплении существующего поведения, что снижает риски внесения ошибок при добавлении новой функциональности или рефакторинге. Данный процесс предполагает итеративное расширение покрытия тестами, основанное на результатах анализа и выявленных областях риска, обеспечивая постепенное и контролируемое улучшение качества и надежности кодовой базы.

Характеризационное тестирование (CharacterizationTesting) является отправной точкой для поэтапного внедрения валидации в существующие кодовые базы. Этот процесс заключается в анализе существующего поведения системы путем автоматизированного сбора данных о ее работе в различных сценариях. Результаты этого анализа используются для создания набора тестов, которые фиксируют текущее поведение как «базовый уровень». Эти тесты служат отправной точкой и обеспечивают «охранные перила», предотвращающие случайные регрессии при внесении изменений в кодовую базу. Фактически, характеризующее тестирование позволяет задокументировать и автоматизировать понимание текущего состояния системы, создавая основу для дальнейших модификаций и улучшений с минимальным риском.

Картирование зависимостей (Dependency Mapping) является ключевым этапом при валидации унаследованных систем (LegacySystem). Оно предполагает выявление и документирование взаимосвязей между компонентами системы, включая модули, функции, базы данных и внешние сервисы. Точное понимание этих зависимостей позволяет определить критические пути выполнения, риски, связанные с изменениями в определенных компонентах, и разработать эффективную стратегию тестирования, фокусируясь на наиболее важных взаимодействиях. Без детального картирования зависимостей, тестирование унаследованных систем может быть неполным и неэффективным, что увеличивает вероятность пропусков ошибок и проблем после развертывания.

Определение состояния рабочего процесса и функций-стражей

В основе валидации лежит понятие ‘WorkflowState’ — детерминированное представление прогресса системы. Данное состояние однозначно описывает текущий этап выполнения процесса, исключая неоднозначность и обеспечивая предсказуемость. WorkflowState формируется на основе входных данных и результатов предыдущих шагов, и служит основой для оценки корректности дальнейшего выполнения. Использование детерминированного представления позволяет точно воспроизводить и анализировать поведение системы, что критически важно для автоматизированного тестирования и отладки, а также для обеспечения надежности и предсказуемости работы.

Функции-стражи (Guard Functions) используются для верификации выходных данных на каждом этапе рабочего процесса, обеспечивая соответствие ожидаемому поведению системы. Эти функции выполняют проверку результатов, генерируемых на конкретном шаге, по отношению к заранее заданным критериям и спецификациям. В случае несоответствия, функция-страж сигнализирует об ошибке, предотвращая дальнейшее выполнение некорректного процесса. Использование функций-стражей позволяет обнаруживать и изолировать дефекты на ранних стадиях, повышая надежность и предсказуемость системы в целом.

Комбинация генерации и верификации в рамках ‘AtomicActionPair’ обеспечивает формирование плотных сигналов вознаграждения для автоматизированной оптимизации. В данной архитектуре, каждое действие и его последующая проверка объединяются в единую пару, позволяя системе оценивать качество выполнения не только по конечному результату, но и по промежуточным этапам. Это приводит к более детализированным сигналам вознаграждения, что существенно ускоряет процесс обучения и позволяет добиться более высокой точности и эффективности автоматизированных алгоритмов, особенно в сложных задачах, требующих последовательного выполнения действий.

Концепция ‘DualStateSolutionSpace’ предполагает четкое разделение состояния рабочего процесса (workflow state) от состояния окружающей среды (environment state). Такое разделение упрощает отладку, модификацию и расширение системы, поскольку логика рабочего процесса изолирована от изменений в среде выполнения. В результате применения данной концепции зафиксировано повышение надежности системы до 66 процентных пунктов по сравнению с подходами, где состояния рабочего процесса и среды объединены в единое пространство.

Тепловая карта демонстрирует, что модели показывают различную надёжность в зависимости от задачи при использовании конфигурации с ограничением [latex]R_{max}=3[/latex], при этом DeepSeek-Coder (1.3B) не справляется ни с одной задачей, Phi4-Mini демонстрирует избирательную надёжность (58% для LRU, 0% для паролей), а аномально низкий показатель Qwen2.5-Coder (14B) при решении задачи с паролями указывает на проблему с данными, а не на недостаток возможностей модели. — Тепловая карта демонстрирует, что модели показывают различную надёжность в зависимости от задачи при использовании конфигурации с ограничением $R_{max}=3$ , при этом DeepSeek-Coder (1.3B) не справляется ни с одной задачей, Phi4-Mini демонстрирует избирательную надёжность (58% для LRU, 0% для паролей), а аномально низкий показатель Qwen2.5-Coder (14B) при решении задачи с паролями указывает на проблему с данными, а не на недостаток возможностей модели.

К безопасности рефакторинга и автоматизации: Новый уровень надежности

Безопасность рефакторинга обеспечивается благодаря строгому применению проверок, осуществляемых с помощью «GuardFunction». Эти функции выступают в роли надежных стражей, гарантируя, что каждое изменение кода не нарушит существующую функциональность. Принцип работы заключается в постоянном мониторинге критических параметров системы на протяжении всего процесса рефакторинга. В случае обнаружения отклонений от заданных критериев безопасности, «GuardFunction» немедленно останавливает процесс, предотвращая возникновение ошибок и обеспечивая целостность кода. Такой подход позволяет разработчикам вносить изменения с уверенностью, зная, что система защищена от непредсказуемых последствий и сохраняет свою работоспособность даже после значительных модификаций.

Применение принципов ‘TDDWorkflow’ позволяет внедрять новые функциональные возможности с повышенной надежностью и минимальными рисками. Данный подход, основанный на разработке через тестирование, предполагает предварительное написание автоматизированных тестов, определяющих желаемое поведение системы, и последующую реализацию функциональности, удовлетворяющей этим тестам. Такой итеративный процесс гарантирует, что каждая новая функция не только работает корректно сама по себе, но и не нарушает существующую функциональность. В результате, процесс разработки становится более предсказуемым и управляемым, снижая вероятность возникновения ошибок и упрощая отладку, что особенно важно в сложных программных системах, требующих высокой степени надежности и стабильности.

Разработка системы, использующей ‘WorkflowSpecification’, представляет собой переход к описательному подходу в определении и управлении рабочими процессами. Вместо императивного программирования, где каждый шаг процесса прописывается детально, данная спецификация позволяет определить желаемый результат и условия его достижения. Это достигается посредством декларативного формата, который позволяет четко и лаконично описать последовательность действий, зависимости между ними и критерии успешного выполнения. Такой подход значительно упрощает модификацию и масштабирование рабочих процессов, поскольку изменения вносятся в описание желаемого состояния, а не в код, реализующий конкретные шаги. Благодаря этому, система становится более гибкой, понятной и устойчивой к ошибкам, что особенно важно при работе со сложными и динамичными задачами.

Исследования показывают, что даже в сложных сценариях валидация рабочих процессов возможна с использованием контрольных точек ‘HumanGuard’, активируемых при недостаточной эффективности автоматизированной верификации. При этом вычислительные затраты, связанные с внедрением ‘HumanGuard’, остаются умеренными — всего 1,2-2,1 раза выше, чем при стандартном семплировании. Особенно важно, что в ходе выполнения рабочих процессов требуется минимальное количество повторных попыток — в среднем всего одна, что свидетельствует о высокой надежности и эффективности предлагаемого подхода к обеспечению безопасности и автоматизации.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает важность формальной верификации в контексте нейро-символических систем, особенно учитывая стохастическую природу больших языковых моделей. Авторы предлагают подход, основанный на парах атомарных действий, для обеспечения детерминированного контроля над поведением системы. Это согласуется с фундаментальным принципом, высказанным Брайаном Керниганом: «Простота — это высшая степень совершенства». В данном случае, стремление к детерминированному поведению, достигаемому через формальную верификацию, представляет собой упрощение сложной системы, делая ее более предсказуемой и надежной. Структура, предложенная авторами, направлена на то, чтобы поведение системы не было случайным, а определялось четкими правилами и верификацией, что соответствует взгляду на архитектуру как на поведение системы во времени.

Куда двигаться дальше?

Предложенный формальный подход к управлению стохастичностью больших языковых моделей в контексте разработки программного обеспечения, несомненно, представляет собой шаг к более предсказуемым системам. Однако, стоит признать, что само понятие «управление» в отношении вероятностных процессов всегда носит частичный характер. Попытка зафиксировать поведение, основанное на статистических закономерностях, неизбежно сталкивается с границами применимости формальных методов — с той самой «черной лебедью», которая всегда способна нарушить даже самые тщательно выстроенные модели.

Дальнейшие исследования, вероятно, потребуют смещения акцента с полного детерминирования на разработку систем, способных к адаптации и самовосстановлению. Вместо того, чтобы пытаться исключить случайность, стоит научиться её использовать, создавая архитектуры, устойчивые к непредсказуемым событиям. Иными словами, необходимо двигаться от контроля к гибкости, от предсказания к реагированию.

Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Истинный тест предложенного подхода — не в идеальном выполнении формальных спецификаций в лабораторных условиях, а в его способности поддерживать работоспособность систем в условиях реальной эксплуатации, где хаос и неопределенность — не исключение, а правило.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20660.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 17:20