[程式設計]UML語言:理論之光與實踐之惑

徐少俠發表於2023-11-27

UML介紹及現狀

UML(統一建模語言)是軟體工程領域中具有悠久歷史的一種模型化語言工具。它透過標準化的圖形符號體系,使得軟體系統的藍圖能夠被更直觀地表達出來。UML誕生於20世紀90年代,經過多年積累,已擁有完備的理論體系和廣泛的實踐應用。

在理論上,UML被公認為是描述軟體結構和處理流程的有效工具。它使複雜的軟體系統能夠被視覺化地呈現出來,有利於開發人員之間的交流與理解,也使得系統的靈活改變成為可能。正因如此,UML工具理應大放異彩,成為軟體工程師的“必備武器”。

但實際情況卻並非如此美好。在技術社群和商業專案中,UML工具的評價向來兩極分化。其擁護者積極推崇其效用,宣稱UML帶來了軟體可維護性的巨大改進;而其批評者則指出,UML在實踐中收效甚微,反而因為額外的學習和維護成本成為許多專案的負擔。

這樣的對立評價並存的局面在UML誕生多年後依然持續,這反映了一個頗為奇特的悖論:一個在理論上被公認是正確、有效的工具,為何在實踐中飽受非議和拋棄?這在其他技術領域是不多見的。一項技術要麼被逐步淘汰,要麼在應用中不斷完善與發展,而鮮有像UML這樣“雙重標準”並存的情況。

面對UML現狀的種種疑問,我們有必要展開深入分析,釐清這一頗受爭議的模型化語言工具在軟體工程實踐中表現不佳的原因。也只有這樣,才能對UML工具的未來提供依據,判斷其前景是否被歷史淘汰,或仍具有革新突破的可能。

UML使用情況分析

面對UML實踐表現不佳的現狀,我們有必要展開使用情況調查,判斷其中的原因所在。

第一,UML過於複雜,大多數工程師並未真正掌握。UML作為一個模型化語言,擁有數十種圖形符號及其組合規則。完整掌握UML體系需要投入大量時間,這對許多專案團隊來說都缺乏對應的動力。因此,現實中使用UML的工程師中,能夠熟練運用各圖例準確表達意圖的僅佔少數;更多的工程師對UML理解粗疏,繪製的圖例也不精確。這直接影響了UML在團隊中的實際應用效果。

第二,UML的維護成本過高,不符合大部分專案的特點。首先,現有的UML繪圖工具普遍不夠智慧和便利,修改一個複雜的UML圖本身就是項艱鉅的任務。其次,持續維護UML圖的工作量大且重複,不太適合精簡的中小型團隊,因為他們無法負擔專人承擔這部分工作。最後,大多數實際專案規模較小、更新迭代頻繁,沒必要為了專案藍圖承受UML的學習和維護成本。

第三,UML所追求的目標可以透過其他途徑實現。例如,程式碼註釋、文字描述甚至口頭溝通,都可在一定程度上完成資訊交流和系統理解的效果。換言之,UML並非實現專案協作與管理的必需品。鑑於中小型專案對資源敏感,團隊往往選擇更輕量和易用的工具,來完成大部分目標。

UML之所以無法在實踐中大放異彩,關鍵在於它自身的複雜性以及維護成本,與大多數專案的特徵不相匹配。這使得開發團隊以更低的學習和Labor成本,透過其他工具獲取相當一部分UML帶來的協作效果。對團隊和企業來說,這種情況下放棄UML是理性選擇。

UML工具破局之道

透過對UML使用情況的分析和評估,我們明確了它在實踐中的表現不佳有其內在原因。一個理論效果卓著的模型化語言工具,最終落得兩極分化評價的下場。那麼,在AI時代來臨的今天,我們是否應宣告這個曾經備受爭議的工具已經徹底失去應用的機會和前景?答案似乎是否定的。

伴隨著人工智慧技術的進步,UML圖的繪製、修改及維護完全可以透過智慧演演算法實現自動化。到那時,我們不再需要工程師手工控制每一個符號的變化,繁瑣而重複地更新圖例細節。這將極大減輕使用UML的成本,也不再需要每個團隊成員全部掌握這門專業語言。

同時進一步思考會發現,UML自動繪製並不能根本解決問題。因為UML複雜的並不僅在於圖形生成,而在於所要表達的模型及資訊量本身。面對複雜軟體系統,人腦同樣很難直觀描述且不重複地給出指令。這恰恰反映了人類思維的侷限,即不擅長系統化、邏輯嚴密地表達複雜想法。

所以,UML工具意義的核心在於輔助人類理解和認知複雜的軟體系統,而非強制人腦按照UML規範構建模型。我們需要UML從“表達工具”轉變為“認知工具”。到那時,人工智慧將承擔繁重的資訊轉化工作:它輸入人類使用自然語言描述的原始設計思路,並輸出一個完整、規範的UML模型。具有更低學習門檻的UML智慧助理,將能直接解讀使用者的專案設計意圖,接受非UML領域語言的專案概念描述,轉而用最貼切的UML圖形和標記進行不同層次的概念視覺化表達,反饋給使用者進行設計意圖的確認。

在人工智慧的大力支撐下,UML將重現昔日榮光,成為連線人類思維和機器運算的橋樑。它輔助人腦認知,又使系統自動化成為可能。如果說過去UML之所以艱難,是因為工程師既要學會需求分析,又要懂得程式碼設計,還要額外學習UML的各種標記,又要親自承擔繁瑣的繪製和重複修改過程,那麼未來,這種多重負擔將成為歷史。將由自動化的模型完成繁重工作,讓自然語言程式設計的架構重構軟體開發流程。

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