智能手机，智能扬声器，智能汽车，智能咖啡壶 - 我们周围的一切都将成为智慧。先进的技术，如人工智能（AI）和机器学习（ML）燃料，从自动驾驶汽车和虚拟/增强现实到自动投资和改进的医学成像。
由于这种技术在高赌注产业中变得更加普遍（如汽车，医疗和金融业），这是至关重要的Devops团队采取了强烈的QA测试方法。即使是最智能的算法也必须经历彻底的人工智能测试确保公众的安全，生计或个人数据没有风险。
那么，什么是关于如何测试人工智能应用的最佳方式是什么？我们建议您先磨练你的QA的理解为AI，然后创建一个强大的AI测试策略旨在保护最终用户体验和AI产品的健康。
人工智能的类型
虽然这些术语通常可互换使用，但是有关键差异，从测试ML应用中区分测试人工智能系统：
| 人工智能 | 机器学习 |
| 应用知识或技能 | 收益知识或随着时间的推移技能 |
| 在优先级精度成功 | 准确优先于成功 |
| 模拟自然智力 | 从一组数据中不断学习 |
| 模拟人类对问题的反应 | 创建不断学习的算法 |
| 搜索最优解 | 搜索任何解决方案，无论是否最佳 |
人工智能是指在我们人类可以考虑聪明或有效率，而学习机是自动的方式执行任务的系统，不断自我训练由系统执行的杠杆预先存在的数据。
在短短多少种方法的AI系统展示其机灵？让我们来探讨这四种方法，一个系统或机器可以表现出AI的行为：
无功机:这种类型的人工智能系统既不能形成记忆，也不能依靠过去的经验来洞察当前的情景。相反，被动机器客观地感知世界，并在当下行动。
例子：IBM的深蓝色，谷歌的alphago有限的记忆：这些机器可以探讨过去，并以先前的观察应用于其预先编程的世界理解。请记住，这种类型的AI系统的过去参考是简短的，而不是保存到系统的体验库中。
例子：自动驾驶汽车，聊天机器人，虚拟助理技术心理理论：这种类型的AI系统的工作原理是感知他们的需求，情感，信仰和思维过程，了解它的交互中，人类，动物和/或对象。这些机器必须以与人类的情感和行为模式变化迅速跟上的是在社会互动中共同学习迅速。
例子：天命,索菲娅自我意识一个全意识的机器或系统能意识到自己，识别自己的内部状态，并能预测他人的感受。此外，一个有自我意识的人工智能机器可以自己思考，有欲望，了解自己的内心感受。这种类型的人工智能系统目前还不存在。
主要AI用例
主要AI用例
通过采用人工智能工具和在线连接数据来源的技术，跨行业的企业在不牺牲质量或准确性的情况下增加了投资回报率。这些AI用例进一步说明了人工智能在工业市场中的有益影响。
- 预测维护:这个人工智能用例的目标是预测何时需要执行维护。AI可以利用高级分析、传感器读数和外部数据源来确定单个资产或整个资产集的状况。
- 自动光学检测:在这种技术中，摄像头自动扫描设备检查任何灾难性的故障和/或质量弱点。制造设备依赖这个人工智能用例来应用识别和分类图像的计算机视觉。
- 制造工艺的优化:这个用例设置自动机器或机器人来复制人工任务，同时实现性能精度。神经网络作为这些人工智能机器的“大脑”，在其工业应用的实施阶段需要人类的监督。
- 供应链优化：在这种AI使用情况下，人工智能可以通过利用预测分析跨越的库存相关的任务组，从降低库存成本和规划的时间来优化维修和简化重新排序提高库存管理。AI技术，如时间序列分析和概率模型通常用于这些类型的人工智能的用例。
主要ML用例
似乎存在无穷无尽的方法来应用算法和统计模型，用于教授计算机系统如何执行无监督的任务。在测试ML应用之前，发现这些机器学习用例如何转换我们在行业和市场的业务方式。
- 客户服务自动化：许多公司转向机器学习，以便在旺季或在商业手柄增加扩展在线客户支持。通过ML算法，聊天机器人和自动化通信系统能够处理日常和低优先级任务，使自营和代理可以专注于高层次的客户服务方案。
- 网络安全由于物联网技术，网络攻击可以在任何时间、任何地点、以任何形式发生。机器学习中的预测分析可以更快地识别可能的威胁，并更快地移除食物。ML算法还可以跟踪网络中的用户行为，以发现现有安全基础设施中的违规行为和漏洞。
- 对象识别：很多机器学习的应用程序能够理解他们是怎么看到适当的响应和。自动驾驶汽车能够识别周围的汽车和零售商店加快与相机检测结帐过程。
- 欺诈识别：许多银行和信用卡公司选择机器学习算法来审查无穷无尽的交易数据，以识别可疑活动。机器学习通过比人工检查更快更准确地发现欺诈，加快了欺诈检测过程。
如何测试人工智能应用
挑战和潜在的并发症
问题:收集的数据量巨大，清理耗时，存储困难。
解决方案：使得数据被分类并更有效地存储在AI系统内的自动化数据进行匹配。更新机器的ML算法，使其能够识别并通过预测分析整合所有收集到的数据。考虑海量数据存储的云计算方案。问题：数据可能在意料之外的事件或情况进行收集，因此很难收集和使用用于训练目的。
解决方案：所以AI系统训练过程中认识到这组数据非常规行为的过程中，这些突发事件。订正AI机重新进行分类收集的数据内的编程算法。问题：人类偏见可能出现在训练和测试数据集中。
解决方案：实施技术工具和用于分析数据集的客观性操作实践。在培训期间设定您的AI机提供的数据检查点以数据分析的是人工审核可以确认没有人类偏见在作怪与过程，然后再继续。问题：在缺陷的AI系统迅速恶化并变得越来越复杂。
解决方案：详细绘制AI机器的所有预期行为，并调整测试用例以匹配新的理解。加强发展周期内的回归测试实践。
测试的主要方面
数据验证
成功的AI测试的关键是良好的数据。在测试人工智能系统之前，您的团队应该擦洗，清洁和验证您的数据。谨慎对人类偏见和品种，可以使系统对数据的解释复杂化 - 想到汽车导航系统或智能手机助理试图解释罕见口音。
算法原理
AI的核心是算法，它处理数据并生成见解。一些常见的算法涉及可读性（Netflix或亚马逊的能力，以了解客户偏好，提供新的建议），语音识别（智能扬声器）和现实世界传感器检测（自动驾驶汽车）。
一个强大的人工智能测试策略应该彻底审查模型验证、成功的易学性和算法有效性。算法的任何问题都可能导致更严重的后果。
性能和安全测试
就像任何其他的软件平台，为QA AI系统要求密集性能和安全测试以及法规遵从性测试。小众安全漏洞——从操纵聊天机器人到使用语音录音欺骗语音识别软件——在没有适当的人工智能测试的情况下变得越来越常见。
系统集成测试
在测试人工智能系统时，请记住，人工智能机器是用来连接其他系统并在更大的背景下解决问题的。在人工智能测试期间，无缝的功能集成需要对人工智能系统进行完整的评估，包括其各个连接点。
测试机器学习系统
ML系统的目的是获得对自己的知识没有被明确地编程。这要求数据的一致流被进料到系统 - 一个更为动态的方法，传统的测试是基于（固定输入=固定输出）。正因为如此，QA专家必须有不同的想法如何创建自己的AI测试策略时，测试ML应用。
训练数据和测试数据
QA的AI测试依赖于训练数据，该组数据，让系统的模型。在该数据组，将输入数据与预期的输出一起提供。这通常是通过在半自动化的方式收集数据制备。
测试数据是训练数据的子集，逻辑地构建以测试所有可能的组合，并确定您的模型培训的程度如何。基于测试数据集的结果，可以微调模型。
模型验证
测试人工智能系统必须包括旨在验证系统模型的测试套件。主算法分析所提供的所有数据，查找特定模式，并使用结果为创建模型开发最佳参数。从那里，它被精制为迭代的数量和丰富的人数据增加。
通信测试结果
QA工程师可以用质量来表达AI测试策略的结果，比如缺陷泄漏或缺陷的严重程度。但是基于机器算法的模型验证只能产生近似的结果，而不是精确的结果。工程师和涉众必须在一定范围内确定每个结果的可接受的保证级别。
你准备好进行人工智能测试了吗?
测试ML应用程序和人工智能系统依赖于一种许多QA工程师不熟悉的独特测试方法。在实现过程中，需要保持数据集的多样性、动态性和不断刷新人工智能的机器人过程自动化在QA实践。对于仍在学习如何测试人工智能应用的QA测试人员来说，所有这些基本期望可能会让他们不知所措。
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