选自ACM
作者：FritsVaandragr
机器之心编译
CommunicationsofthACM近日发表一篇题为《ModlLarning》的文章，详细介绍了模型学习及其研究现状和应用。
本文的要点是：
模型学习的目标是通过提供输入和观察输出来构建软件和硬件系统的黑箱状态图模型（blackboxstatdiagrammodl）。模型学习的算法的设计师一个基本的研究问题。
模型学习正在成为一种高效的漏洞寻找技术，有银行卡、网络协议和遗产软件等领域的应用。
在新算法的设计上，最新出现了很多新进展，既有有限状态图（Maly机）背景的进展，也有数据（rgistrautomata）背景的进展。通过抽象（abstraction）技术的使用，这些算法可以被应用到复杂系统上。
按下按键观察结果，这是我们学习一个装置或计算机程序的惯常做法。孩童尤其擅长这一点，无需借助手册他们便可以搞懂如何正确使用智能手机或微波炉。鉴于以上，我们建构了一个心智模型——一个装置状态图：做一些实验，即可获知该装置的整体状态以及输入所对应的状态转换与输出结果。本文介绍了自动执行此任务的算法的设计与应用。
有很多推断软件组件模型的方法，比如分析代码、挖掘系统日志、执行测试；有不同的模型被推断过，比如隐马尔可夫模型、变量之间的关系、类图（classdiagrams）。在本文中，我们鍖椾含鏈変笓娌荤櫧鐧滈鐨勫悧鍖椾含娌荤枟鐧界櫆椋庤姳澶氬皯閽?