Mozilla разработали новый инструмент на основе искусственного интеллекта для автоматической работы с отчетами об ошибках.
Просмотр тысяч краш-репортов и различных отчетов, которые компания получает от Firefox ежедневно, довольно сложная и трудоемкая задача, отнимающая много ценных ресурсов у разработчиков.
Для решения проблемы на основе машинного обучения была разработан инструмент BugBug, который автоматически анализирует поступающие отчеты, сортирует их, и классифицирует ранее неизвестные ошибки на основе постоянно обучающегося алгоритма.
Как в случае с любым дргуим ИИ, BugBug требовалась необходимая подготовка и информация, чтобы научиться правильно справляться с поставленной задачей. За последние 20 лет множество багов было устранено, поэтому программисты были вынуждены откатить каждую ошибку до времени ее обнаружения и отметить как неисправную чтобы алгоритм мог использовать эти данные.
Для обучения алгоритма на двухгодовом объеме данных необходимо примерно 40 минут на 6-ядерном компьютере с 32 ГБ оперативной памяти. По словам разработчиков, время, необходимое для оценки бага составляет всего пару миллисекунд. Для сравнения, это сопоставимо с неделей ручного анализа.
Тем не менее, BugBug еще далек от идеала. Периодически возникающие дубликаты ошибок несколько замедляют общее время анализа, хоть и впоследствии обнаруживаются в процессе сортировки, но нужен более гибкий способ их выявления. Еще одна цель заключается в улучшении обнаружения багов, в которых отсутствует последовательность шагов, приводящих к их появлению.
Хотя в настоящее время BugBug ограничивается лишь продуктами Mozilla, компания нацелена на то, чтобы предоставить возможность другим разработчикам применять это решение в своих системах.
