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AI人工智能如何测试?

AI人工智能如何测试?

作者: 质量与创新 | 来源:发表于2021-07-26 22:38 被阅读0次

    人工智能AI什么

    人工智能,英文Artificial Intelligence,简称AI,是利用机器学习技术模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。

    通俗的说,就是让机器可以像人类一样有智能,让机器看得懂、听得懂、会思考、能决策、能行动,实现原来只有人类才能完成的任务。


    人工智能(AI)的本质

    AI的本质是通过软件来实现特定的算法。

    一个优秀的人工智能系统,应该具有三个方面的特征:知识运用的能力、从数据或经验中学习的能力、处理不确定性的能力。

    无疑,AI将成为下一次技术革命的核心。

    人工智能(AI)的“智力”层级

    人工智能分为弱人工智能和强人工智能,前者让机器具备观察和感知的能力,可以做到一定程度的理解和推理。而强人工智能期待让机器获得自适应能力,解决一些之前没有遇到过的问题。

    也有人将人工智能分为弱人工智能、一般人工智能和强人工智能,后超级人工智能。

    目前的科研都集中在弱人工智能这部分,它可以处理一项专门的任务,例如下围棋,充当垃圾邮件过滤器或驾驶自动驾驶汽车。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能或高级机器智能(HLMI,这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

    2017年发布的一项针对AI研究人员的调查报告称,高级机器智能(HLMI)实现的总体平均估计值是到2061年。


    人工智能(AI)的应用领域

    目前人工智能(AI)应用最广泛的领域主要有四个,分别是语音识别和自然语言处理、图像识别与处理、推荐系统、机器学习。

    语音识别,如语音的自动翻译、语音转文字等。目前微软的语音识别技术已经达到了人类同等水平,翻译机器人已经超越专业翻译水准。

    图像识别,如高速车牌识别、人脸识别等,目前已经广泛应用在道路监控、停车场、门禁、金融系统访问身份识别等领域。刷脸解锁、刷脸支付也已经进入我们生活的很多领域。

    推荐系统,如电商系统根据用户的购买习惯,推荐可能需要购买的产品等。

    人工智能涵盖的领域很广,主要得益于机器学习领域的推动,尤其是深度学习取得的突破。


    AI测试

    AI测试是对基于AI的应用系统的测试。与任何系统一样,基于AI的系统具有功能性和非功能性需求。某些传统的测试方法也会在AI软件测试中用到,如在代码级的单元测试,以及AI系统的一些性能测试、可伸缩性测试、安全性测试也是要做的。

    目前AI测试主要是对人工智能(AI)应用最为广泛的四个领域的系统测试,即对自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习这四个方面的测试。

    由于AI系统与传统系统所采用的技术有很多的不同,如机器学习、逻辑程序、规则引擎、演绎分类器、神经网络等,以及AI系统的特点是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

    因此,AI软件测试并不容易。

    AI测试要面临很多的挑战,例如缺乏涵盖基于完整性的AI系统开发标准、缺乏高度集成的系统性测试、对AI交互系统如何导致故障的理解不深等。

    当然,有挑战,也有机遇。

    AI系统的一些独特性,如算法、模型,有不同于传统的测试需求,需要不同的测试,例如,算法的健壮性、模型评估、模型安全等测试。基于AI的系统具有一些独特的质量特征,例如适应性、自主性、演化、灵活性、偏差、性能、透明度、复杂性和不确定性,这些质量特征可用作测试检查项的基础,以确定需要测试的范围和类型。

    AI测试标准

    人工智能(AI)标准化的目的旨在促进创新,帮助提高系统质量,并确保用户安全,同时创建一个公平开放的行业生态系统。

    AI标准化发生在各个级别,包括:国际标准组织、区域标准组织、国家标准。

    20201023日,在第11iSQE峰会上,同济大学的刘琴老师发表了题为“AI测试标准与案例探索”的演讲。演讲中介绍了AI测试ISO国际标准和ISTQB知识体系,及AI测试标准制定的进展情况。

    据刘琴老师介绍,AI测试ISO国际标准为ISO2911911标准ISO/IEC NP TR 29119-11 Software and Systems Engineering Software Testing Part 11: Guidelines on the testing of AI-based systems。该标准自20197月开始撰写TR技术报告,20209月获准注册为待发标准。

    AI测试的ISTQB知识体系,在201910月的ISTQB全会上,由中/韩测试协会联合ISO测试标准责任编辑提交了首个完整的知识模块大纲和内容。在此基础上,ISTQB设立相应工作组,旨在融合已知知识体系为唯一的ISTQB-AI测试知识模块,发布唯一认可的知识模块。202051日于ISTQB都柏林全会通过增加ISTQB AI+Test syllabus(大纲)。


    以上标准,在中国地区有二个工作组负责相关工作,分别是“ISO Software and Systems Engineering Software Testing Part 11: Guidelines on the testing of AI-based systems标准中国工作组”和“ISTQB Testing + AI大纲 CSTQB专项工作组”。

    文章来自 王道质量

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