خب بذار یه داستان باحال برات تعریف کنم! چند سالیه که یه شاخه خیلی خفن توی هوش مصنوعی داره غوغا می‌کنه، به اسم «یادگیری تقویتی» یا همون Reinforcement Learning که بهش RL هم میگن. RL یعنی چی؟ خیلی ساده بگم: یه مدل هوش مصنوعی رو تصور کن که خودش باید تصمیم پشت تصمیم بگیره تا به بهترین نتیجه برسه؛ درست مثل یه آدم که هی سعی می‌کنه و از شکست‌ها و موفقیت‌هاش یاد می‌گیره چطور کار رو بهتر انجام بده.
ولی نقطه‌ی اوج داستان از وقتی شروع شد که یادگیری تقویتی ترکیب شد با روش‌های عمیق‌تر تو هوش مصنوعی، یعنی Deep Reinforcement Learning (یا DRL). داستان DRL از سال ۲۰۱۵ تازه شروع شد، و بعدش دیگه خیلیا اومدن سمت این موضوع.
حالا فرض کن همزمان، مدل‌های بزرگ زبانی یا همون Large Language Models (LLMs) هم وارد ماجرا شدن، مثل همون ChatGPT و رفقاش. LLMs یعنی همون مدل‌های هوش مصنوعی که می‌تونن باهات مثل آدم حرف بزنن یا برات مقاله بنویسن یا برنامه بنویسن! ترکیب RL با LLMs باعث شد کلی کاربرد جدید و خفن برای ساخت سیستم‌های هوشمند و خودمختار پیدا بشه.
کجاها بیشترین استفاده رو پیدا کرد؟ مثلاً توی دنیای مهندسی نرم‌افزار یا Software Engineering (SE). مهندسی نرم‌افزار یعنی طراحی، ساختن، تست کردن و نگهداری از برنامه‌ها و سیستم‌های کامپیوتری. هر چی پروژه‌ها بزرگ‌تر و پیچیده‌تر می‌شن، نیاز به هوش و اتوماسیون تو این حوزه هم بیشتر میشه. و اینجا بود که محقق‌ها RL رو وارد بازی کردن تا بخش‌هایی مثل طراحی نرم‌افزار، توسعه، تضمین کیفیت (Quality Assurance یعنی مطمئن شدن از سالم بودن برنامه‌ها) و حتی نگهداری رو هوشمندانه‌تر کنن.
ولی هنوز یه مسئله وجود داشت. با این‌که کلی تحقیق در مورد استفاده از RL تو مهندسی نرم‌افزار انجام شده، تا الان هیچ کسی یه نگاه جامع و دسته‌بندی شده روی این موضوع ننداخته بود. یعنی هیچ جا یه جا همه چیز رو جمع نبسته بودن! داستان همین مقاله از اینجا جالب میشه.
یه تیم پژوهشی اومد حدود ۱۱۵ تا مقاله معتبر از ۲۲ تا کنفرانس و ژورنال معروف مهندسی نرم‌افزار رو از بعد سال ۲۰۱۵ (شروع DRL) زیر و رو کردن تا یه نقشه جامع از همه‌ی تلاش‌ها و تحقیقات تو این حوزه طراحی کنن. یعنی اومدن دقیق بررسی کردن که:
- روند نشر مقاله‌ها چجوری بوده
- چه موضوعاتی تو مهندسی نرم‌افزار رو بیشتر هدف قرار دادن
- چه الگوریتم‌هایی برای RL تو نرم‌افزارها استفاده میشه
- چطوری از دیتاها استفاده میشه، مدل‌ها رو طراحی و بهینه می‌کنن
- روش‌هایی که برای ارزیابی این سیستم‌ها استفاده می‌کردن چی بوده
از همه مهم‌تر، مشکلات باز و چالش‌هایی که هنوز هست رو لیست کردن و پیشنها‌داتی هم برای پژوهش‌های آینده دادن. یعنی هم راه رو نشون دادن، هم الهام بخشیدن به محققای بعدی تا بتونن دنیای RL و مهندسی نرم‌افزار رو حتی بهتر کنن.
از نکات جالب دیگه اینه که مقاله کلی آمار و دسته‌بندی هم داره. مثلاً میگه بیشتر تحقیقات دنبال حل چه نوع وظایفی بودن، اکثراً چه داده‌هایی رو استفاده کردن، چه روش‌های بهینه‌سازی (Optimization یعنی به‌دست آوردن بهترین نتیجه با کمترین منابع) توشون رواج داشته و این قصه‌ها.
در کل این تحقیق اولین نقشه جامع و منظم از نحوه‌های کاربرد RL تو مهندسی نرم‌افزاره و هم محقق‌ها و هم برنامه‌نویس‌ها رو کمک می‌کنه بهتر تو این دنیای پیچیده مسیرشونو پیدا کنن. البته کل آرشیو تحقیق و دیتای مقاله رو هم مجانی گذاشتن تو گیت‌هاب، که هر کی دوست داشت بره خودش همه دیتاهارو بالکل نگاه کنه: https://github.com/KaiWei-Lin-lanina/RL4SE
پس اگه دوست داری بدونی هوش مصنوعی قراره چه بلایی سر مهندسی نرم‌افزار بیاره و چطور می‌تونه کد نویسی، تست و نگهداری رو متحول کنه، این مقاله و دیتاش بهترین نقطه شروعه!
(یادداشت پایانی: کل این موضوعات درباره هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار و یادگیری تقویتی، ممکنه سخت به نظر برسه. ولی یادت باشه: RL یعنی یاد گرفتن از طریق آزمون و خطا و گرفتن پاداش، LLMs هم یعنی مدل‌هایی که بلدن زبان آدمیزاد رو خوب درک کنن و تولید کنن. با ترکیب این دو، منتظر تحولات خیلی عجیب و غریب تو دنیای کامپیوتر باش!)
منبع: +
