如何评测人工智能的应用水平?大佬带你看人工智能与软件测试!

在这篇文章中，小编将为大家带来人工智能AI的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、对人工智能应用水平的测度

人工智能综合发展水平并非只是反映人工智能技术、产业等某个方面的发展程度，而是对人工智能各个方面发展水平的全方位综合考量。纵观各国机构和学者的研究文献可以发现，人工智能综合发展水平的测度实际上包含两个大的层面，体现着测度的“全方位”特征。在这里，我们来了解一下其中的对人工智能应用水平的测度。

该方法着重测度人工智能影响和渗透于经济社会发展的程度。近年来，伴随人工智能迅猛发展，其影响已经深刻植入人类生活的各个领域。Muro & Liu(2021)在布鲁金斯学会发布的研究报告中指出，人工智能已经无处不在，人工智能系统正在创造人们日常生活中的无数应用。Barefoot et al(2018)则直接将测算重点放在新技术对具体经济和社会活动的影响上。由此而来，测度人工智能综合发展水平决不仅限于测度人工智能本身的发展水平，还必须高度关注、深刻把握、定量测度人工智能对经济社会发展各领域的渗透和影响程度。近年来，不少学者研究了人工智能对经济、就业、收入分配等经济社会各领域的深刻影响。另外，有一些测算数字经济影响的研究成果在人工智能测算领域也很有参考价值。Barefoot et al(2018)在阐述美国国家经济分析局(BEA)对数字经济发展水平的测算方法时指出，数字化已经渗透到许多活动中，BEA除直接对数字产品发展水平进行测算外，还测算了信息技术在商业模式和产品中的广泛新应用，体现出数字经济改变经济的程度和与经济社会的互动程度。

二、人工智能与软件测试

软件测试是对开发的程序的性能进行评估的过程，以检查其是否符合客户的要求，并在投入使用前检测它是否存在错误从而加以完善。

每当开发人员添加新代码，都必须进行新的测试。质量监管人员(QAs)需要耗费大量时间来确认新代码不会破坏现有代码库。而人工执行回归测试非常耗时，并且会在很大程度上增加QAs的负担。

传统的QA检测方法包括检查一个任务列表，以确保软件按预期的方式工作。一开始只需要测试几个功能时，这还是一个可行的任务;但随着功能的增加，QAs面临着在截止日期前完成全面测试的困难。一个应用程序越复杂，就越难确保它得到完整的测试覆盖。

随着人工智能的出现，简化测试过程成为可能。此外，新软件和产品在竞争压力下必须加快发布，延长测试周期并不是智举。因此，只能测试得更聪明而不是更难，别无选择。

人工智能在软件测试工具中的应用集中在简化软件开发生命周期(SDLC)上。通过应用推理、问题解决和机器学习，人工智能可以在开发和测试阶段中促进自动化并减轻冗杂的工作任务。

例如，假设你正在运行一个自动化框架来测试自己的项目。大多数情况下，你不知道要运行哪些测试，因此会运行所有测试或预定的一组测试。

那么，如果一个支持AI的机器人可以检查当前的测试状态、最近的代码更改、代码覆盖率和其他指标，决定要运行哪些测试，然后再运行它们呢?这样的软件可以有效地代替开发人员/测试人员参与决策过程。

人工智能和机器学习应用推理和问题解决方案来自动化和改进测试。软件测试中使用人工智能有助于减少耗时的手动测试，使团队得以专注于更复杂的任务，例如创建创新性的功能。

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