执行概要
1 执行概要
人工智能(AI)。这是很多人只从好莱坞电影中了解到的东西，给人的印象是它不会在不久的将来影响他们的生活。在现
实中，人工智能已经改变了我们的日常生活，改善了人类的健康、安全和生产力。与电影中不同的是，未来不会出现超
人类机器人。尽管滥用人工智能技术的可能性必须得到承认和解决，但人工智能技术更大的潜力在于，它可以让驾驶更
安全，帮助儿童学习，并延长和提高人们的生活。事实上，学校、家庭和医院中有益的人工智能应用已经在加速增长。
全球最有价值的公司中有五家是人工智能领域公认的领导者。在整个汽车行业，所有公司都被迫采用人工智能，必须
找到融合它的智能解决方案。深度学习是一种基于被称为神经网络的变量分层表示的机器学习形式，它已经使语音理
解在我们的手机和厨房里成为现实。此外，它的算法可以广泛应用于一系列依赖模式识别的应用。自然语言处理 (NLP)
和知识表示和推理使机器能够击败 Jeopardy 电视智力竞赛节目冠军，并为网络搜索带来了新的力量。
突然间，大量的人从他们高度乡土的生活方式直接跳入了数字世界，创造了对更多、越来越创新的软件的巨大需求。负
责软件生产的任何人都知道，传统的开发、测试和交付软件的方法不足以满足这种新的需求。不久以前，大多数公司每
年、每两年或每季度发布软件。现在，迭代通常持续 2 周或更少。我们采用了敏捷和 DevOps 来摆脱这种加速停滞期。今
天，许多组织都在讨论持续测试，并试图实现它。
然而，当我们展望未来时，很明显，即使是持续的测试也不够。这就是人工智能和机器学习进入游戏的地方。他们能够并
且将接管软件开发和测试的复杂方面。人工智能能够通过自动化涉及自我学习的任务来完美地推进软件测试，这些任务传
统上需要人类的认知能力。
本文考虑了为什么我们需要测试 AI，以及我们是否应该使用众所周知的软件测试技能来测试它，还是使用额外的技能。什
么可以测试，什么应该测试?我们为测试“人工智能的”和“与”人工智能的帮助提出了一般的想法，定义和指导方针。
IT 项目中的每个人要么已经遇到过人工智能，要么很快就会遇到。尽管是一种现代技术，我们仍然会看到一些模式和模型，
已知的测试技能和技术可以应用到这些模式和模型中。因此，我们相信，在这个新时代，同样坚实的测试知识基础仍然适用 。
但要测试人工智能，以及在使用人工智能进行测试时，还需要额外的技能。认为测试人员能够单独执行所有的测试任务是一
种错觉。相反，测试必须是团队的工作，本文提供了这个新时代相关技能的概述。
所涉及的主题包括:
•术语
•人工智能质量的六个角度
•保持相关的传统测试技能
•新的质量工程技能需要“人工智能测试”和/或“人工智能测试”
•相关专业领域，如社会学和心理学
•控制学习机输入的重要性，因为输出不容易预测。
这是一系列关于测试和人工智能的论文中的第一篇。它利用了我们在这个快速变化的 It 领域的多年实践经验和理论知识。
人工智能测试 - AI 质量工程技能 - 简介 |
2
