导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能软件测试怎么测试的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、人工智能软件的分析与验证(1) - AI软件的可靠性2、人工智能技术对软件测试行业发展会带来怎样的影响？3、图灵测试是什么4、软件测试指标有哪些？5、人工智能替代软件测试大概还有几年？6、YCL青少年人工智能编程水平测试怎么样?都考些什么?人工智能软件的分析与验证(1) - AI软件的可靠性
随着深度学习革命的不断发展，AI算法驱动的软件产品越来越影响我们的生活。比如人脸识别、机器翻译等应用越来越广泛，技术也在像纵深方向发展，比如像自动驾驶从L2向L5不断迭代。
但是，一个硬币往往是有两面的，随着AI软件复杂性的提升，可靠性问题、安全问题的重要性也成为躲不过的关口。
算法工程师的技术栈也是有限的，对于传统的软件工程、软件分析、软件验证等方向上加的技术点容易不足。所以指望算法工程师同学靠自测来避免可靠性问题可能并不是银弹，我们需要一个跨学科的方法论来征服这片新大陆。
按照中国计算机学会软件工程专业委员会2020年发布的《智能软件可靠性的研究进展与趋势》的分类，AI软件可靠性的分类如下图所示：
其中上面的部分，也就是数据可靠性的部分，是算法同学们比较熟悉的，不仅受过专业的训练，而且在实战中也积累了比较丰富的经验。所以我们后面遇到就具体问题具体分析，直接讨论细节。
下面的部分，也就是软件和硬件平台的可靠性，是工程同学比较熟悉的，可能深度学习框架和AI加速芯片等新因素带来的一些新挑战，但是跟传统的软件还是一脉相承的。
相对复杂一些的是中间的部分，也就是模型可靠性部分，比如可解释性就是一个一直以来算法的难题。对于AI软件的正确性分析，也是一个较新的课题。
这一部分的困难在于，需要对于软件工程、程序分析等传统软件技术要有一定深度的了解，同时还要对深度学习算法等有精深的理解。
上面讲的三类可靠性，大家应该是都认可的，但是只有这些理论还太虚，我们需要讨论如何落地。
如果要保障AI软件的可靠性的话，办法无非两种：一种是测试，一种是正确性验证的方法。
我们先看下知识体系的大图：
测试的话其实挑战相对更小一些，只是相对。
首先，我们有生成对抗网络这样的利器，这是AI软件独有的方便。
其次，在传统测试中发挥重要作用的模糊测试和符号执行，在AI软件中还是可以使用。
第三，写测试脚本时，需要指定验证所期望的结果，这方面有蜕变测试等方法可用。
第四，参照普通软件的coverage测试，我们可以对AI软件也进行神经元级、网络层次级的覆盖率测试，也可能进行MC/DC分支情况覆盖率测试。
验证方面，也有传统技术和深度学习结合的方法，比如基于SAT/SMT求解器的约束求解方法，基于抽象解释的方法。
针对AI模型，也有其个性化的属性，比如局部鲁棒性属性、区间属性等，其基础是利普希茨属性。
利普希茨属性是一个连续性属性，有点类似于我们学习微积分时的连续性概念，它主要限制的是函数变化的速度。我们在神经网络中，主要限制的是向量之间的变化速度，也就是范数的变化值。在不同的函数中，变化最大值是个常数，叫做利普希茨常数，这个值在实践中我们需要做一些估计。
这一节就先说这么多，后面我们针对测式和验证两个方向依次展开。
人工智能技术对软件测试行业发展会带来怎样的影响？
人工智能作为当下最热门的前沿性科学技术，被广泛的应用于各个行业，软件测试行业也不例外。作为软件质量保证的一个重要环节，软件测试从最初的手工测试到自动化测试再到云测试，其智能化脚步也越来越快。人工智能在弥补手工测试能力与机器驱动测试能力之间的差距方面拥有巨大的潜力。人工智能赋能软件测试能够生成更智能的测试用例并扩大测试范围、创建更智能的自动化测试，从而提升软件质量。众多软件测试服务商中，Testin云测试全面的智能测试服务就是AI技术应用在软件测试工作中的典型代表。
图灵测试是什么
图灵测试又称图灵测验，源于是计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》。
阿兰·麦席森·图灵1950年设计出这个测试，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。
方法是：被测试人，和一个是声称自己有人类智力的机器。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。
目前还没有一台机器能够通过图灵测试，也就是说，计算机的智力与人类相比还差得远呢。如果一个机器具备了“类智能”运算能力，那么通过图灵试验的时间会延长，至于多长时间合适，这是后继科研人员正在研究的问题
2014 年举办方英国雷丁大学发布新闻稿，宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫创立的人工智能软件尤金·古斯特曼通过了图灵测试。如果这一结论获得确认，那么这将是人工智能乃至于计算机史上的一个里程碑事件。
软件测试指标有哪些？
近年来，以5G、人工智能、物联网等为代表的“新基建”迅速发展，我国软件产业规模不断扩大，对于软件产品质量把控也提出了更高的要求，软件产品质量和工作效率直接影响人们的日常生活，因此软件系统性能测试、软件压力测试等也逐渐受到行业重视。
软件性能测试直接关系到用户需求和体验，那么软件产品如何做性能测试呢？测试过程中又包含哪些测试指标，卓码软件测评小编就此进行简要分析。
一、什么是软件性能测试？
一般来说，软件性能测试是根据需求设计对测试系统施加压力，在测试过程中获得系统响应时间、运行效率、资源利用情况等各项性能指标，以此判断系统能否满足用户的需求。之前有研究报道指出，如果一个网站每天挣10万元，那么1秒的页面加载延迟就有可能导致损失25的销售额，所以软件性能测试对于网站用户体验甚至客户的利益都至关重要。
二、软件性能测试指标有哪些？
那么在日常的测试工作中，对于软件性能测试都有哪些评判指标？主要从以下3个方面考量：
1、负载测试；通过自动化测试工具模拟程序或者软件系统在超强负荷条件下，观察系统各项性能指标的变化情况，一般与压力测试共同进行。
2、强度测试；指系统在资源条件很差工作环境下的运行情况，如人为限制网络带宽，内存等。
3、容量测试；一般指模拟用户不断增加时，确定系统可以处理同时在线的最大用户数量。
三、怎么做软件性能测试？
了解软件性能测试相关考核指标以外，那么怎么做好软件性能测试呢？许多企业会在软件开发过程中自行进行部分性能测试，但软件测试工具，测试环境，测试人员技术能力等都是影响软件性能测试的重要因素，另外还有搭建测试环境需要用到的人力物力成本等，所以还是推荐由专业的第三方测试机构进行完善的测试服务，能够帮助企业得出公正、客观的测试结果。
四、相关测试机构推荐
说到第三方测试机构的话，企业可以选择像卓码软件测评这样的独立第三方机构，能够为企业提供一体化的软件测试服务，在项目验收测试、成果鉴定测试、产品确认测试方面有丰富的测试经验。拥有完善的自动化测试工具环境，也可以为客户在公司部署各种复杂度的系统测试环境进行测试服务。
人工智能替代软件测试大概还有几年？
人工智能能代替软件测试中的一部分工作，最多在十年内就能实现，可不能并完全代替软件测试。
这么说吧，通过使用人工智能工具，软件测试中80%的重复性任务可以由人工智能完成，剩下的20%工作可以由人类利用他们的创造力和推理能力去完成。因此，人工智能可以做重复性的任务，如测试数据的数量、回归测试等，而测试人员可以专注于处理类似于系统集成的创造性的和困难的任务。
人工智能与软件测试结合后软件测试程序员仍担负非常重要的责任，因为结合并不意味着完全由机器人接替程序员的工作，机器人只是作为一个智能助手。软件测试程序员仍负责工作流建模、环境搭建等工作，通过查看结果对系统进行反馈，提供建议。
YCL青少年人工智能编程水平测试怎么样?都考些什么?
是权威、专业，是政府单位举办的考试。编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖拽语句模块到语句编写、从数学建模到算法设计等多学科知识。
青少年人工智能编程水平测试（YCL）是行业唯一由中央部委直属单位主办的青少年编程等级考试，并且还有双公章联合认证。考试本身能集中检验孩子学习成果，是对孩子编程能力的标准化、专业化测评，能增强孩子学习动力。
它的主办单位是工业和信息化部教育与考试中心、中国电子教育学会。主要用于考查青少年在程序思维、编程语言、数据处理及人工智能算法方面的能力水平。
题库开发单位为中国科学院计算技术研究所，汇聚了人工智能、机器人、计算机等相关专业院士、教授、学科带头人、中小学一线特级高级教师、各类赛事裁判长等行业知名专家，共同对考试题库进行全面开发，能够保证考试题目的专业性、权威性和公正性。
含金量——主办单位+认证证书
青少年人工智能编程水平测试（YCL等级考试）的主办单位是工业和信息化部教育与考试中心、中国电子教育学会。
据官方网站显示，工业和信息化部教育与考试中心是工业和信息化部直属事业单位，承担中国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试、通信专业技术人员职业水平考试、电子通信行业职业技能鉴定、全国信息技术人才培养工程、产业工人网络平台建设等人才培养选拔工作。
YCL等级考试证书也将由工业和信息化部教育与考试中心、中国电子教育学会共同颁发，同时在青少年人工智能编程水平测试官网以及工业和信息化部教育与考试中心官网双渠道进行查询。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能软件测试怎么测试的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。