在這篇文章中，小編將為大家?guī)?lái)人工智能AI的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、對(duì)人工智能應(yīng)用水平的測(cè)度

人工智能綜合發(fā)展水平并非只是反映人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)等某個(gè)方面的發(fā)展程度，而是對(duì)人工智能各個(gè)方面發(fā)展水平的全方位綜合考量?？v觀各國(guó)機(jī)構(gòu)和學(xué)者的研究文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，人工智能綜合發(fā)展水平的測(cè)度實(shí)際上包含兩個(gè)大的層面，體現(xiàn)著測(cè)度的“全方位”特征。在這里，我們來(lái)了解一下其中的對(duì)人工智能應(yīng)用水平的測(cè)度。

該方法著重測(cè)度人工智能影響和滲透于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的程度。近年來(lái)，伴隨人工智能迅猛發(fā)展，其影響已經(jīng)深刻植入人類生活的各個(gè)領(lǐng)域。Muro & Liu(2021)在布魯金斯學(xué)會(huì)發(fā)布的研究報(bào)告中指出，人工智能已經(jīng)無(wú)處不在，人工智能系統(tǒng)正在創(chuàng)造人們?nèi)粘Ｉ钪械臒o(wú)數(shù)應(yīng)用。Barefoot et al(2018)則直接將測(cè)算重點(diǎn)放在新技術(shù)對(duì)具體經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)的影響上。由此而來(lái)，測(cè)度人工智能綜合發(fā)展水平?jīng)Q不僅限于測(cè)度人工智能本身的發(fā)展水平，還必須高度關(guān)注、深刻把握、定量測(cè)度人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域的滲透和影響程度。近年來(lái)，不少學(xué)者研究了人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、收入分配等經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的深刻影響。另外，有一些測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的研究成果在人工智能測(cè)算領(lǐng)域也很有參考價(jià)值。Barefoot et al(2018)在闡述美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)分析局(BEA)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)算方法時(shí)指出，數(shù)字化已經(jīng)滲透到許多活動(dòng)中，BEA除直接對(duì)數(shù)字產(chǎn)品發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算外，還測(cè)算了信息技術(shù)在商業(yè)模式和產(chǎn)品中的廣泛新應(yīng)用，體現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變經(jīng)濟(jì)的程度和與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的互動(dòng)程度。

二、人工智能與軟件測(cè)試

軟件測(cè)試是對(duì)開(kāi)發(fā)的程序的性能進(jìn)行評(píng)估的過(guò)程，以檢查其是否符合客戶的要求，并在投入使用前檢測(cè)它是否存在錯(cuò)誤從而加以完善。

每當(dāng)開(kāi)發(fā)人員添加新代碼，都必須進(jìn)行新的測(cè)試。質(zhì)量監(jiān)管人員(QAs)需要耗費(fèi)大量時(shí)間來(lái)確認(rèn)新代碼不會(huì)破壞現(xiàn)有代碼庫(kù)。而人工執(zhí)行回歸測(cè)試非常耗時(shí)，并且會(huì)在很大程度上增加QAs的負(fù)擔(dān)。

傳統(tǒng)的QA檢測(cè)方法包括檢查一個(gè)任務(wù)列表，以確保軟件按預(yù)期的方式工作。一開(kāi)始只需要測(cè)試幾個(gè)功能時(shí)，這還是一個(gè)可行的任務(wù);但隨著功能的增加，QAs面臨著在截止日期前完成全面測(cè)試的困難。一個(gè)應(yīng)用程序越復(fù)雜，就越難確保它得到完整的測(cè)試覆蓋。

隨著人工智能的出現(xiàn)，簡(jiǎn)化測(cè)試過(guò)程成為可能。此外，新軟件和產(chǎn)品在競(jìng)爭(zhēng)壓力下必須加快發(fā)布，延長(zhǎng)測(cè)試周期并不是智舉。因此，只能測(cè)試得更聰明而不是更難，別無(wú)選擇。

人工智能在軟件測(cè)試工具中的應(yīng)用集中在簡(jiǎn)化軟件開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)上。通過(guò)應(yīng)用推理、問(wèn)題解決和機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能可以在開(kāi)發(fā)和測(cè)試階段中促進(jìn)自動(dòng)化并減輕冗雜的工作任務(wù)。

例如，假設(shè)你正在運(yùn)行一個(gè)自動(dòng)化框架來(lái)測(cè)試自己的項(xiàng)目。大多數(shù)情況下，你不知道要運(yùn)行哪些測(cè)試，因此會(huì)運(yùn)行所有測(cè)試或預(yù)定的一組測(cè)試。

那么，如果一個(gè)支持AI的機(jī)器人可以檢查當(dāng)前的測(cè)試狀態(tài)、最近的代碼更改、代碼覆蓋率和其他指標(biāo)，決定要運(yùn)行哪些測(cè)試，然后再運(yùn)行它們呢?這樣的軟件可以有效地代替開(kāi)發(fā)人員/測(cè)試人員參與決策過(guò)程。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用推理和問(wèn)題解決方案來(lái)自動(dòng)化和改進(jìn)測(cè)試。軟件測(cè)試中使用人工智能有助于減少耗時(shí)的手動(dòng)測(cè)試，使團(tuán)隊(duì)得以專注于更復(fù)雜的任務(wù)，例如創(chuàng)建創(chuàng)新性的功能。

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