通過基於意圖的編程來管理軟件複雜性

據媒體報道,軟件正在失去它的魔力。我們只是從目前的方法中要求太多。因此,軟件開發人員正在以復雜的方式失敗,往往沒有意識到這一點。多數情況下,在其他一些小的失敗之上幾乎沒有什麼失敗,對於消費者和企業來說,生活變得更加令人沮喪而不是輕鬆。

例如,蘋果的產品已經變成越野車,旅行仍然是一場噩夢,呼叫中心的經歷讓我們懷疑人工智能。

為了將魔法帶回到軟件中,開發人員需要通過每一步停止步行系統,以確保獲得理想的結果。相反,隨著系統越來越龐大復雜,開發人員需要通過使用層,面向目標的算法和人工智能(AI)使軟件本身更加自主。

如果我們退後一步,這並不是一個巨大的驚喜,一些魔法已經失去了。我們大大地提高了對軟件的期望,同時擴大了我們對誰應該能夠掌控的期望。預計越來越多的人會自動“正常工作”,更多的人希望能夠控制數字生活和工作的自動化。

當軟件解決的問題是靜態的時候,滿足這些期望是很難的。但是這種自動化也需要解決實時需求 – 即使在自動化執行的過程中,參數變化也很快。



從A點到B點的汽車導航在交通,天氣和施工方面已經足夠困難。但是在通勤期間為乘客的電話會議優化,還是在一路上進行物理和數字商務呢?如何做到這一點數百萬車同時共享相同的道路?那麼結合汽車,火車,飛機,旅館,餐館等等的旅行呢?

這些因素正在開始強制使用不同的編程模型:一個聲明式模型。在這個替代模型中,我們宣布了一個意圖 – 一個期望的目標或最終狀態 – 軟件系統自主地找出如何簡單地“做到這一點”。人類設定了界限和限制,但是期望人類總是走出去的解決方案。所以,電腦自己來做。

新的編程模型將利用計算機來解決自己的複雜問題

目標管理(MBO)是企業界理解的一個例子。強大的MBO方法讓員工被告知他們將要衡量的目標與實現目標的精確程度。目標可能圍繞銷售結果,客戶參與或產品採用。然後由員工來找出到達目的地的路徑。這往往需要適應,隨著條件的變化意外,並在過程中學習,所以隨著時間的推移變得更容易。所以,從某種意義上說,這種替代編程模型是一種按目標管理軟件的模型:機器的MBO。




這種需求的例子無處不在。現在最熱門的領域之一是機器人,或接口語音或文本命令。雖然今天的機器人往往是以命令為導向的(例如,在LinkedIn上找到Jane Doe),但他們需要變成以意圖為導向的(例如,找到我很好的求職者)。

想像一下,您需要聘請一位新的銷售代表,工程師或CIO。而不是坐在你的電腦上搜尋網絡來尋找人才,而是用一個智能的聊天機器人來進行互動,而這個聊天機器人就是為你工作的。在幕後,聊天機器人鏈接到一個API,該機器人負責編排來自LinkedIn和Glassdoor的候選人,使用GitHub和Meetup豐富他們的信息,並與他們聯繫以衡量興趣和適合度。一旦找到合適的候選人,chatbot連接你兩個讓球滾動。隨著時間的推移,聊天機器人將學習哪些候選人能夠解決問題,並能夠更好地採集他們。雖然這聽起來是未來主義,但現在這種招聘方式可以通過現有軟件的正確編排來實現。

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我們可以看看我們自己的內置計算機(我們的大腦)如何處理圖像以獲取軟件如何在大規模解決複雜場景方面的經驗教訓:

  • 在第一層中,光被感光細胞吸收,感光細胞進行最少的處理並將信號傳遞到視網膜的第二層和第三層。
  • 在第二層和第三層,神經元和神經節細胞一起工作,以達到檢測邊緣或陰影的目的,並通過視神經發送到大腦的發現。
  • 在視覺皮層中,有更多的圖層:一層計算物體在太空中的位置; 另一層檢測並處理邊緣以放置形狀; 一個額外的層將這些形狀變成可識別的東西,如面部和物體。 每層隨著時間的推移學習,並提高其性能。
  • 最後,最後一層實際上將這些面孔或物體與人的存儲記憶庫相匹配,並且他或她識別或不識別人和物體。

這種方法中,每個層面只負責一個目標,每個更高層次的目標變得越來越複雜,從而使軟件能夠以意圖為基礎並大規模地解決複雜的情況。在機器世界中,這些層是以釋放關鍵數據的API的形式出現的;組合服務編排來自不同系統的數據;人工智能在每一層做出明智的決定。

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這是軟件的未來,未來已經開始於現代化,大規模分佈的雲計算系統,如Google的Kubernetes及其豐富的生態系統;在自主車輛,包括地面和空中;當然還有人工智能和機器學習,這些都滲透到了我們日益數字化的世界的每個層面。

模式的轉變是不可避免的,因為相互依存的系統,動態的數據和不斷增長的預期需要在其核心上解決複雜性所帶來的複雜性。新的編程模式將利用計算機來解決自己的複雜問題,並允許人類做他們最擅長的事情:編排結果。

[完]

 

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