可通过哪些维度测评AI发展水平?AI如何优化软件测试?

本文中，小编将对人工智能AI予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、人工智能发展水平的测度维度

人工智能发展水平差距首先表现为技术差距。围绕如何衡量技术差距，各国学者、研究机构及国际组织进行了多方探讨。Posner就提出将技术作为生产要素的观点，以及可测量性、可操作性的要求。由于技术差距并非直观地表现在某个显性指标上，不具有可直接测量的可行性，因此各国学者寻求各种可量化的显性指标来衡量技术差距。其后，Schmookler即开始尝试用专利数量来代表技术差距，Bosworth et al等专门撰文，倡导用专利代表技术差距，特别是使用专利数据来衡量人工智能领域的核心技术水平，进而由此明确人工智能的技术来源、技术创新和技术扩散情况。国内学者在研究成果中多支持这一观点，认为将专利作为衡量指标，可以比较准确地反映技术差距。另外，不少专业机构也在研究报告中提出测度技术差距的核心指标，世界经济论坛的《全球竞争力报告》、世界知识产权组织的“全球创新指数”、欧盟的“创新记分牌”、中国科学技术发展战略研究院的“国家创新指数”，均使用知识产权来衡量技术差距，也一度引起广泛关注。

由于人工智能与各个领域交织在一起，涵盖范围非常广泛，因此，不少研究成果使用技术差距以外的其他变量来衡量人工智能的发展水平。一是使用可以反映人工智能技术水平的参数作为代理变量。经济合作与发展组织使用最常引用科学出版物、发明专利家族数据等指标，测度人工智能的技术水平和差距，具有较强的前沿导向性。Castellacci & Natera用生产效率差距或人均GDP差异来代替技术差距。二是使用反映人工智能产业发展水平的参数作为代理变量。Wuzhen Institute连年发布《全球人工智能发展报告》，选取产业发展、技术水平、应用场景3个维度测度人工智能发展水平，涉及论文、专利、企业数量、投融资等多个具体指标。三是使用反映人工智能相关商业活动情况的参数作为代理变量。四是综合使用上述多个维度指标来衡量人工智能发展水平。

二、人工智能从哪几个方面优化软件测试

人工智能优化软件测试过程的几个方面：

增强的准确性——我们必须承认，即使是最有经验的质量检查工程师也可能犯错。数据量太大了，测试人员难免会在软件质量检测时分心，忽略了一些重要的缺陷。这就是AI和机器学习技术发挥作用的地方。

他们教系统学习源分析并在将来应用知识。通过这种方式，AI测试在不断重复中得出更准确的结果。因此，使用人工智能技术进行数据分析降低了人为错误概率。

加快进程——AI无需像测试人员那样手动处理成千上万的代码，而是快速地对日志文件进行排序，在几秒钟内扫描代码并在更短的时间内检测到错误。通过将人工智能纳入重复测试中，质量检查工程师可以专注于测试新功能或关注软件的重要部分。

更加自动化——人工智能程序可以随着代码的更改而发展。他们可以适应并学会识别新功能。当AI机器人识别了代码的修正后，他们就可以被编程来判断这是一个新功能还是代码更改中出现的某些缺陷。

正确理解客户需求——软件开发过程中，最重要的是能够了解客户的实际需求。AI可以检测类似的网站和应用程序，以确定哪些因素能帮助赢得目标受众，也可以帮助研究大量竞争产品以确定其优势。通过正确理解客户的需求，他们可以创建测试用例，以确保产品在实现这些特定目标时不会损坏。

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