基于人工智能的应用测试的顶级趋势您需要了解

人工智能应用测试的顶级趋势

工程管理人员比大多数人更了解人工智能领域的快速发展。您很可能负责将这项技术整合到您的产品中,并确保一切顺利运行,推动您的业务发展。

值得庆幸的是,随着人工智能的进步,新的测试、自动化和质量保证(QA)方法也不断涌现,为人工智能应用测试打开了新的大门。

工程领导者在2023年如何测试人工智能和机器学习应用?以下是您需要了解的前10种人工智能应用测试方法。

1. 数据质量测试

使用基准来评估数据的状态。虽然每家公司的目标可能不同,但高质量的数据通常意味着数据:

  • 没有错误:没有打字错误或结构和格式问题。
  • 整合:数据存储在一个集中的系统中,而不是分散在多个系统中。
  • 唯一:数据没有重复。
  • 更新:所呈现的信息是及时和相关的。
  • 准确:它提供准确的信息,帮助您的业务做出明智的决策。

测试数据质量意味着通过将业务信息与已知真相进行比较,识别标记错误、过时或不相关的数据。在这个测试级别上,可以简单地为数据集创建数据概要文件,这个过程被称为合成数据生成。使用定义的数据验证,公司可以对其数据的有效性进行分类,并因此衡量其质量。

2. 偏见测试

另一个越来越受欢迎的重要测试是偏见测试。人工智能系统的偏见很大程度上取决于它收集的数据。

例如,2016年的一份报告发现亚马逊对男性IT申请者存在偏见。当这家电商巨头训练其人工智能机器人以找到最佳候选人时,它使用当前员工的简历作为数据库,而这些简历中男性占据主导地位。根据这些信息,他们的人工智能机器人推断只有男性候选人才能成为最佳的IT员工,而事实并非如此。

为了避免犯同样的错误,在将算法推向线上之前,您应该进行偏见测试。

早在2016年,偏见测试只需要分析需求,以确定对一组输入的适当响应。现在,情况并不那么明确。您需要更多的多样性和更多的选项。您希望创建多个测试案例来考虑所有可能的变量,而不仅仅使用一个数据集生成一个场景。

尽管结果可能不总是完美的,但它们仍提供了一种更好、更公正、更全面的方法来消除偏见,并开发更具包容性的人工智能应用。

3. 人工智能模型评估和测试

人工智能模型评估和测试帮助您预测分析和评估的结果。它包括三个步骤:

  1. 拆分数据集
  2. 调整超参数
  3. 对批次进行归一化处理

拆分数据集

在人工智能测试的第一阶段,收集到的数据被分成训练集、验证集和测试集。

训练集包括数据集的75%以内,并分配模型的权重和偏差。

验证集在训练期间占15%到20%的数据,用于评估初始准确性以及观察模型的适应能力、学习能力和微调超参数的情况。在这个阶段,模型仅考虑验证数据,但尚未使用它来学习模型的权重和偏差。

测试集包括整个数据集的5%到10%。这是用作最终评估的受控集,没有偏见。

调整超参数

测试过程的第二阶段是调整超参数。在这个阶段,开发人员可以控制训练算法的行为,并根据第一阶段的结果调整参数。

在人工智能和深度学习的背景下,可能的超参数包括:

  • 学习率
  • 卷积核宽度
  • 隐藏单元数
  • 正则化技术

执行归一化

最后,执行批归一化涉及两种技术-归一化和标准化-在训练准备期间将数据转换为相同的尺度。

一旦AI模型经过充分训练、微调和归一化,就可以通过混淆矩阵、AUC ROC、F1分数和其他精度/准确度指标来评估其性能。

经历这个严格的过程对于了解算法的效果和准确性至关重要。

4. 安全测试

测试AI应用程序的安全性需要结合传统的安全测试方法和针对AI系统的特定考虑因素。以下是一些入门要点:

  • 了解AI概念:熟悉AI的基本概念和组成部分,如机器学习算法、数据预处理和模型训练。这将有助于您识别与AI应用程序特定的安全风险和攻击向量。
  • 确定安全目标和风险:确定与AI应用程序相关的安全目标和潜在风险。考虑数据隐私、模型完整性、敌对攻击和对输入变化的鲁棒性等方面。这一步将有助于塑造您的测试策略。
  • 数据安全:评估用于训练、验证和推理的数据安全性。评估数据隐私、存储、处理实践和访问控制。确保敏感数据得到适当的保护并遵守隐私法规。
  • 系统架构和基础设施:分析AI应用程序的架构和基础设施。考虑身份验证、授权和加密等安全方面。验证在系统的设计和实施中是否遵循安全最佳实践。
  • 输入验证和清理:注意输入验证和清理机制。验证应用程序正确处理输入数据,以防止常见的漏洞,如注入攻击或缓冲区溢出。
  • 第三方组件:评估在AI应用程序中使用的任何第三方库、框架或组件的安全性。确保它们是最新的,没有已知的漏洞,并且配置正确。
  • 安全测试工具:使用专为AI应用程序设计的安全测试工具,如针对机器学习模型的模糊测试或代码分析工具。
  • 文档和报告:记录您的发现、建议和测试结果。创建全面的安全测试报告,概述已识别的漏洞、风险和缓解措施。

5. 性能和可扩展性测试

要进行AI应用程序的性能测试,必须全面了解应用程序的架构、组件和数据流。体积测试、耐久性测试和压力测试是必须对AI应用程序进行的关键性能测试类型,以评估其性能和可扩展性。这可以通过使用不同的测试数据进行实现,包括大型和小型测试数据集,因为广泛的测试数据需要更多的计算资源。

您可以通过对增加的请求和延长的持续时间运行性能测试来衡量可扩展性。此外,对硬件资源的并行监控有助于设置正确的配置,以支持AI应用程序预期的用户请求。

6. 形变测试

它涉及通过使用形变关系生成测试用例并验证测试结果。这些关系有助于验证算法对各种输入及其预期输出的响应。它还包括测试形变关系和通用关系,这些关系捕捉输入和输出之间的关系。

形变AI测试的主要目的是评估各种AI模型在输入数据发生任何更改(也称为扰动)后的行为。

7. 计算机视觉应用程序测试

计算机视觉应用程序测试的目标,特别是在涉及ML和深度学习时,是通过人的视角来解读和分析视觉数据(包括图像、视频和图形)。

它通过分析三种格式的视觉数据来实现:数据注释、数据标记和数据摄入。

  • 数据注释:通过突出(或注释)关键元素,提供有关图像或视频的重要信息和洞察。
  • 数据标记:数据标记向视觉参考添加更具信息和意义的标签,以建立更全面的上下文。
  • 数据摄入:数据摄入是将这些详细信息组织和存储在相应的数据库中供人们使用的过程。

通过计算机视觉应用测试,系统可以从视觉数据中获取有价值的信息,并通过提供基于收集、标注、标签化和摄取的数据的相关建议来采取适当的行动。

8. 自然语言处理(NLP)应用测试

评估语音和自然语言处理(NLP)模型涉及测试其识别和预测能力。这种测试通常依赖于诸如词错误率(WER)和文本相似度(如余弦相似度和Levenshtein距离)之类的指标。这些指标有助于评估NLP模型在语音识别和文本预测等任务中的准确性和性能。

9. 聊天机器人测试

随着聊天机器人在人工智能应用中的普及,确保这些机器人提供给用户的信息准确无误非常重要。如果您的业务使用了聊天机器人功能,您必须测试聊天机器人的功能和非功能组件。

  • 领域测试:聊天机器人被设计用来处理特定领域或主题。领域测试涉及在与其指定领域相关的乐观场景下对聊天机器人进行全面测试。这确保了聊天机器人在其预定范围内理解并准确回应查询。
  • 限制测试:限制测试评估聊天机器人处理不当或意外用户输入的能力。这包括测试聊天机器人对无效或荒谬的问题的回应,并确定聊天机器人在遇到失败或错误时的结果。限制测试有助于发现潜在的漏洞,并改进错误处理和用户体验。
  • 对话因素:聊天机器人依赖对话流程提供有意义且引人入胜的互动。验证不同的对话流程对于评估聊天机器人在各种场景下的回应至关重要。这包括评估聊天机器人理解用户意图的能力,处理对话中的多个回合,并提供相关和连贯的回应。评估对话因素有助于优化聊天机器人的对话技巧并提升用户体验。

10. 机器人测试

机器人测试模拟真实场景,并评估系统或算法在这些场景中的行为。基于模拟的行为测试包括算法调试、物体检测、响应测试和验证定义的目标。

为确保全面的测试,您应同时采用低保真度的2D模拟和高保真度的3D模拟。前者用于模块级行为测试,而后者用于系统级行为测试。这样可以检查模拟中不同复杂度和精确度的级别。

该过程还测试硬件可用性和硬件不可用性场景。这些场景评估系统或算法在不同硬件条件下的行为和性能,确保在不同环境中具有稳健性和适应性。

优先考虑AI应用测试

快速发展的软件应用领域需要创新的方法来进行AI应用测试。如果您的业务使用或提供AI解决方案,您必须优先考虑全面的测试方法,以确保准确性、安全性和包容性。