人工智能是（AI）什么

人工智能，英文Artificial Intelligence，简称AI，是利用机器学习技术模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。

通俗的说，就是让机器可以像人类一样有智能，让机器看得懂、听得懂、会思考、能决策、能行动，实现原来只有人类才能完成的任务。

人工智能（AI）的本质

AI的本质是通过软件来实现特定的算法。

一个优秀的人工智能系统，应该具有三个方面的特征：知识运用的能力、从数据或经验中学习的能力、处理不确定性的能力。

无疑，AI将成为下一次技术革命的核心。

人工智能（AI）的“智力”层级

人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理。而强人工智能期待让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。

也有人将人工智能分为弱人工智能、一般人工智能和强人工智能，后超级人工智能。

目前的科研都集中在弱人工智能这部分，它可以处理一项专门的任务，例如下围棋，充当垃圾邮件过滤器或驾驶自动驾驶汽车。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能或高级机器智能（HLMI），这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

2017年发布的一项针对AI研究人员的调查报告称，高级机器智能（HLMI）实现的总体平均估计值是到2061年。

人工智能（AI）的应用领域

目前人工智能（AI）应用最广泛的领域主要有四个，分别是语音识别和自然语言处理、图像识别与处理、推荐系统、机器学习。

语音识别，如语音的自动翻译、语音转文字等。目前微软的语音识别技术已经达到了人类同等水平，翻译机器人已经超越专业翻译水准。

图像识别，如高速车牌识别、人脸识别等，目前已经广泛应用在道路监控、停车场、门禁、金融系统访问身份识别等领域。刷脸解锁、刷脸支付也已经进入我们生活的很多领域。

推荐系统，如电商系统根据用户的购买习惯，推荐可能需要购买的产品等。

人工智能涵盖的领域很广，主要得益于机器学习领域的推动，尤其是深度学习取得的突破。

AI测试

AI测试是对基于AI的应用系统的测试。与任何系统一样，基于AI的系统具有功能性和非功能性需求。某些传统的测试方法也会在AI软件测试中用到，如在代码级的单元测试，以及AI系统的一些性能测试、可伸缩性测试、安全性测试也是要做的。

目前AI测试主要是对人工智能（AI）应用最为广泛的四个领域的系统测试，即对自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习这四个方面的测试。

由于AI系统与传统系统所采用的技术有很多的不同，如机器学习、逻辑程序、规则引擎、演绎分类器、神经网络等，以及AI系统的特点是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

因此，AI软件测试并不容易。

AI测试要面临很多的挑战，例如缺乏涵盖基于完整性的AI系统开发标准、缺乏高度集成的系统性测试、对AI交互系统如何导致故障的理解不深等。

当然，有挑战，也有机遇。

AI系统的一些独特性，如算法、模型，有不同于传统的测试需求，需要不同的测试，例如，算法的健壮性、模型评估、模型安全等测试。基于AI的系统具有一些独特的质量特征，例如适应性、自主性、演化、灵活性、偏差、性能、透明度、复杂性和不确定性，这些质量特征可用作测试检查项的基础，以确定需要测试的范围和类型。

AI测试标准

人工智能（AI）标准化的目的旨在促进创新，帮助提高系统质量，并确保用户安全，同时创建一个公平开放的行业生态系统。

AI标准化发生在各个级别，包括：国际标准组织、区域标准组织、国家标准。

2020年10月23日，在第11届iSQE峰会上，同济大学的刘琴老师发表了题为“AI测试标准与案例探索”的演讲。演讲中介绍了AI测试ISO国际标准和ISTQB知识体系，及AI测试标准制定的进展情况。

据刘琴老师介绍，AI测试ISO国际标准为ISO29119第11标准ISO/IEC NP TR 29119-11 Software and Systems Engineering— Software Testing— Part 11: Guidelines on the testing of AI-based systems。该标准自2019年7月开始撰写TR技术报告，2020年9月获准注册为待发标准。

AI测试的ISTQB知识体系，在2019年10月的ISTQB全会上，由中/韩测试协会联合ISO测试标准责任编辑提交了首个完整的知识模块大纲和内容。在此基础上，ISTQB设立相应工作组，旨在融合已知知识体系为唯一的ISTQB-AI测试知识模块，发布唯一认可的知识模块。2020年5月1日于ISTQB都柏林全会通过增加ISTQB AI+Test syllabus（大纲）。

以上标准，在中国地区有二个工作组负责相关工作，分别是“ISO Software and Systems Engineering— Software Testing— Part 11: Guidelines on the testing of AI-based systems标准中国工作组”和“ISTQB Testing + AI大纲 CSTQB专项工作组”。

文章来自 王道质量

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