AI /自动化

AI系统的测试不需要复杂

测试是软件设计的一个极其重要的方面。如果没有足够的测试，任何实施可能会在问题的雷区降落。定义明确和彻底的测试过程对于确保解决方案的可靠性并保持支持和维护成本，是重要的。多年来，测试已成为发展过程的重要组成部分，而不是被视为事后的经文。

在任何标准软件测试过程中，质量保证（QA）团队的作业通常包括测试基本功能，查看和分析代码，测试每个单元，最后测试单个用户。

涉及人工智能（AI）时不如简单。鉴于AI与常规软件开发相比，AI涉及更大的复杂性，即使测试过程也变得更具挑战性。

因此，组织需要在测试AI框架和系统时设想不同的方法，以确保这些符合所需的目标。例如，QA部门必须通过考虑所有阶段的各种挑战和故障点，清楚地确定测试策略。

我们最近发布了一个标题的文件AI系统的正确测试策略（）这在AI框架中检查了一些关键故障点。它还概述了如何使用四个主要用例来避免这些故障，这对于确保功能良好的AI系统至关重要。

AI框架通常遵循五个阶段，每个阶段都有特定的故障点：

数据来源和质量

由于AI通过多个动态和静态数据源列出本身，因此可能有几个与输入数据质量有关的问题。数据可能是不正确或不完整的。数据质量差或格式化问题也可能构成挑战。在动态数据的情况下，其品种和速度可能会引起错误。

输入数据调节

AI系统通常绘制来自大数据存储和数据湖泊的数据。如果数据加载规则缺陷或有数据复制，则可能导致错误。还可以有数据节点分区故障或截断的数据甚至数据丢失。

机器学习和分析

AI使用认知学习算法来实现机器学习和分析。成功有时取决于数据如何分割用于培训和测试。此外，有时，如果数据与以前的数据集相比，数据的行为方式不同，它可以突出出样错误。了解实体和表之间的关系也可能很棘手。

可视化

可视化是AI系统的一个重要方面，并且通常在于定制自定义应用程序，连接的设备，Web和机器人。有时，自定义应用程序中的错误编码规则可能会导致数据问题。报告和后端之间的格式化和数据协调问题可以带来错误。中间件系统/ API中的通信故障可能导致断开连接的数据通信和可视化。

反馈

在AI系统中，反馈来自传感器，设备，应用和系统。如果自定义应用程序中的规则被错误地编码，则可能导致数据问题。不正确的预测也可能是由反馈阶段的误报的传播导致的。

可以使用正确的测试技术来识别这些故障点中的每一个。要考虑的一些重要测试用例是测试独立认知功能，AI平台，基于ML的分析模型和AI供电解决方案。只有全面的测试策略将帮助组织简化其AI框架并最大限度地减少故障，从而提高输出质量和准确性。