李智：从需求工程的核心理论到“智能需求工程”(AI4RE和RE4AI) | CNCC专家谈

阅读量:70 2023-10-18 收藏本文

在即将于今年10月26-28日在沈阳举办的CNCC2023期间，在129个涵盖人工智能、安全、计算+、软件工程、教育、网络、芯片、云计算等30个热门专业领域的技术论坛上，包括国际知名学者、两院院士、产学研各界代表在内的700余位报告嘉宾将着力探讨计算技术与未来宏观发展趋势，为参会者提供深度的学术和产业交流机会，当中不乏在各领域深具影响力的重磅学者专家亲自担纲论坛主席。

本专题力邀CNCC2023技术论坛主席亲自撰稿，分享真知灼见，带你提前走进CNCC，领略独特专业魅力！

本期特别嘉宾：

李智 CCF杰出会员，广西师大教授、博导

中国计算机学会

作者：CNCC2023【人机物融合背景下的需求工程】技术论坛共同主席：李智

AI技术的兴起加快了人机物融为一体的步伐,负责协调、管理和控制人机物的软件密集型系统开发成功与否，除了依赖于软件设计和硬件设计之外，更重要的是取决于人、机、物之间的融合是否能真正满足系统的需求和解决用户的问题。由于人机物融合系统(Human-Cyber-Physical Systems，简称HCPS)的开放性，其行为具有很大的不确定性，从而为这类系统的开发带来较大的风险和挑战，特别是对该类系统的安全性、可靠性等非功能需求的分析、验证和推理需要严谨的理论和方法的支持，同时一套用户友好的自动或半自动的计算机辅助需求工程(Computer-Aided Requirements Engineering,简称CARE)支持工具将大大提高开发效率。

另一方面，AI技术的发展也为需求工程带来机遇。本人在第十届中国国际软件质量工程(2019iSQE)峰会需求工程论坛中首次提出了“AI4RE+RE4AI”(在此统称为“智能需求工程”),其理论及技术路线如下图所示：

在此次CNCC2023需求工程技术论坛中，我将提出并试图解答以下三个问题：

1.人机物融合系统的开发是否存在核心的理论作为其方法论的指导和评价标准？

在CNCC2022需求工程技术论坛上，本人讨论了“需求工程中的E=mc²理论”。该理论是由软件工程著名学者Michael Jackson和Pamela Zave在1995年召开的国际软件工程领域顶会ICSE1995上提出，并于2005年由ACM SIGSOFT在ICSE2005上颁发“10年最有影响力论文奖”。该理论可以概括为以下数学公式表达式：

S, E |- R

其中：S代表软件的规格说明(Specifications),E代表软件的上下文环境(Environment),R代表利益相关者提出的需求(Requirements)，其中的符号“,”代表逻辑上的“并”，而符号“|-”代表“满足”。

时至今日，以上公式仍然适用于HCPS：通过适当的扩展，S代表HCPS中的“机”，即电子计算机软件组成的数字信息世界；E代表“人”和“物”构成的环境，即包含由人构成的组织机构及社交世界、由机电设备和物质实体构成的客观物理世界；符号“,”代表人机物“融合”；R代表融合后需要满足的行为约束；而符号“|-”代表经过推理分析得出“可满足”关系。

上述理论为HCPS开发方法论提供核心理论和评价标准：

软件S与环境E深度融合：社交媒体软件利用AI模块与“人”融合，将获得越来越多的188体育投注：个人社交世界的信息并给出推荐(如抖音、头条或电商收集用户喜好并针对性地推送信息)；企业资源管理软件利用AI模块获得企业组织机构各项KPI指标作为提高管理水平和工作效率的依据；自动或半自动控制软件利用AI模块与“物”融合，通过传感器获得机械电子设备或物理实体相关的数据，通过学习生成的可视化推荐(如大数据分析产生的可视化)或发送给效应器的控制指令(如自动辅助驾驶中的控制指令、高铁人脸识别后栅栏的开关指令等)。
可满足关系“|-”作为验证软件安全性、可解释性等非功能需求可满足推理的依据和评判标准。

2.人机物融合系统中的“智能需求工程”的内涵是什么？

制约以上理论走向实际应用的一个重要原因是，我们需要一种对S、E和R进行细化和推理的方法及工具。在AI出现之前，研究者往往通过抽象及形式化方法进行处理，但涉及规模较大问题时过多的细节在模型校验时遇到状态爆炸问题、在涉及到跨领域知识细节分析时缺少有效手段。在大语言模型如ChatGPT或GPT-4等出现之后，上述理论中的S、E和R的细节刻画及分析可望得到突破：在利益相关者确认需求之前，软件需求分析人员可以利用这些大语言模型精化软件S(如软件架构、代码、测试用例的自动推荐等)、精化环境E(如展开组织机构分成架构、分工职责和工作机制及流程、机电设备详细工作机理及示意图、188体育投注：人和物的因果律等)、精化R(如人的意图、认知、情感及行为规律等)。这就是AI能为需求工程提供的一些助力，即AI4RE。

另一方面，AI技术要解决实际工程问题，离不开需求工程：例如， AI技术要能够很好地解决利益相关者问题，其前提条件是建立问题需求模型、确定数据特征提取、进行AI模块安全性、可靠性、隐私保护性、可信性及可解释性分析等。该方向目前正处在研究探索阶段。这就是需求工程能为AI提供的一些支持，即RE4AI。

3.人机物融合系统需求建模与验证在国内有哪些研究团队？该方法目前有哪些方法技术和工具支持？

国内已经出现研究“智能需求工程”的学者和团队，主要是北京大学金芝教授带领的团队，队伍的规模不断扩大，包括华东师范大学的陈小红教授、广西师范大学的李智教授，此外还有清华大学的刘璘研究员、北京航空航天大学的张莉、石林教授、北京工业大学的李童教授等。188体育投注：方法论、技术和支持工具，请参照网站re4cps.org获取细节及合作研究机会。

CNCC参会报名

论坛名称：【人机物融合背景下的需求工程】

举办时间：10月27日下午

论坛主席：金芝CCF会士，CCF常务理事，CCF系统软件专委主任，北京大学教授

共同主席：李智 CCF杰出会员，广西师大教授、博导

想了解更多188体育投注：CNCC2023技术论坛信息，欢迎观看CCF公众号【CNCC专家谈】专题及CCF视频号【CNCC会客厅】直播，我们将陆续邀请本届CNCC技术论坛的论坛主席或重磅嘉宾，围绕今年CNCC涉及到的热门话题进行研讨交流，亲自带观众走进CNCC，敬请随时关注！

<<< 上一篇 CNCC2023签到与用餐须知 | 参会指南

超算架构大模型训练算力，高质量、高性能、高下一篇 >>>

<<< 下一篇超算架构大模型训练算力，高质量、高性能、高

188体育app官网_188体育投注

李智：从需求工程的核心理论到“智能需求工程”(AI4RE和RE4AI) | CNCC专家谈