近兩年人工智能發(fā)展迅猛，各種應(yīng)用層出不窮，但其質(zhì)量卻是良莠不齊。原因在于大部分測試童鞋還在用傳統(tǒng)的測試方式也就是通過界面和功能對人工智能軟件進(jìn)行測試，但是AI軟件從開發(fā)到測試都很不同于傳統(tǒng)軟件，本文就以智能文本分類系統(tǒng)為例通過兩步來介紹為何傳統(tǒng)的測試方法不能保證AI軟件的質(zhì)量。

一、第一步------------人工智能軟件測試的痛點

目標(biāo)

掌握人工智能軟件測試面臨的現(xiàn)實痛點

步驟

1.智能文本分類系統(tǒng)是AI自然語言處理的一個基本應(yīng)用，界面如下圖所示

2.對其測試時需要根據(jù)不同的輸入點擊獲取標(biāo)簽得出所屬的類別以及所屬類別的概率值

3.通過功能和界面進(jìn)行測試的話需要輸入各種可能輸入的文本，耗時巨大，并且也不太現(xiàn)實

4.從界面上對得到的score代表的概率值進(jìn)行判斷無法得出一個客觀的評判，這個值多少合適判斷不了

5.因此傳統(tǒng)界面和功能測試完了判斷不了智能文本分類系統(tǒng)能否上線

二、第二步----------------AI軟件測試的正確方式

目標(biāo)

掌握AI軟件測試的正確方式

步驟

1.了解AI軟件測試的本質(zhì)

人工智能軟件是根據(jù)算法對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練找規(guī)律，最終得出一個模型來對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的時候會給出一個概率值。

2.AI軟件測試的正確方式

通過實現(xiàn)人工智能算法自帶的評測指標(biāo)來進(jìn)行AI軟件的測試可以很好的評估軟件的質(zhì)量，完美解決窮舉各種輸入和概率值大小的現(xiàn)實問題

3.通過AI模型測試的具體評測指標(biāo)

以智能文本分類為例，其采用了監(jiān)督示機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法，對應(yīng)的評測指標(biāo)有：

準(zhǔn)確率、精確率、召回率

總結(jié)

本文通過智能文本分類系統(tǒng)面臨的測試難點來指出AI軟件測試過程中的通用難題。以此指出了通過功能和界面測試人工智能軟件不能保證AI軟件的質(zhì)量，正確的方式應(yīng)該是通過實現(xiàn)AI軟件算法自帶的評測進(jìn)行進(jìn)行測試