在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/人工智能" target="_blank">人工智能AI的相關(guān)報道。如果你對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、對人工智能應(yīng)用水平的測度

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)等某個方面的發(fā)展程度，而是對人工智能各個方面發(fā)展水平的全方位綜合考量?？v觀各國機構(gòu)和學(xué)者的研究文獻可以發(fā)現(xiàn)，人工智能綜合發(fā)展水平的測度實際上包含兩個大的層面，體現(xiàn)著測度的“全方位”特征。在這里，我們來了解一下其中的對人工智能應(yīng)用水平的測度。

該方法著重測度人工智能影響和滲透于經(jīng)濟社會發(fā)展的程度。近年來，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領(lǐng)域。Muro & Liu(2021)在布魯金斯學(xué)會發(fā)布的研究報告中指出，人工智能已經(jīng)無處不在，人工智能系統(tǒng)正在創(chuàng)造人們?nèi)粘Ｉ钪械臒o數(shù)應(yīng)用。Barefoot et al(2018)則直接將測算重點放在新技術(shù)對具體經(jīng)濟和社會活動的影響上。由此而來，測度人工智能綜合發(fā)展水平?jīng)Q不僅限于測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、定量測度人工智能對經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域的滲透和影響程度。近年來，不少學(xué)者研究了人工智能對經(jīng)濟、就業(yè)、收入分配等經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的深刻影響。另外，有一些測算數(shù)字經(jīng)濟影響的研究成果在人工智能測算領(lǐng)域也很有參考價值。Barefoot et al(2018)在闡述美國國家經(jīng)濟分析局(BEA)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測算方法時指出，數(shù)字化已經(jīng)滲透到許多活動中，BEA除直接對數(shù)字產(chǎn)品發(fā)展水平進行測算外，還測算了信息技術(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)濟改變經(jīng)濟的程度和與經(jīng)濟社會的互動程度。

二、人工智能與軟件測試

軟件測試是對開發(fā)的程序的性能進行評估的過程，以檢查其是否符合客戶的要求，并在投入使用前檢測它是否存在錯誤從而加以完善。

每當開發(fā)人員添加新代碼，都必須進行新的測試。質(zhì)量監(jiān)管人員(QAs)需要耗費大量時間來確認新代碼不會破壞現(xiàn)有代碼庫。而人工執(zhí)行回歸測試非常耗時，并且會在很大程度上增加QAs的負擔(dān)。

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

隨著人工智能的出現(xiàn)，簡化測試過程成為可能。此外，新軟件和產(chǎn)品在競爭壓力下必須加快發(fā)布，延長測試周期并不是智舉。因此，只能測試得更聰明而不是更難，別無選擇。

人工智能在軟件測試工具中的應(yīng)用集中在簡化軟件開發(fā)生命周期(SDLC)上。通過應(yīng)用推理、問題解決和機器學(xué)習(xí)，人工智能可以在開發(fā)和測試階段中促進自動化并減輕冗雜的工作任務(wù)。

例如，假設(shè)你正在運行一個自動化框架來測試自己的項目。大多數(shù)情況下，你不知道要運行哪些測試，因此會運行所有測試或預(yù)定的一組測試。

那么，如果一個支持AI的機器人可以檢查當前的測試狀態(tài)、最近的代碼更改、代碼覆蓋率和其他指標，決定要運行哪些測試，然后再運行它們呢?這樣的軟件可以有效地代替開發(fā)人員/測試人員參與決策過程。

人工智能和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用推理和問題解決方案來自動化和改進測試。軟件測試中使用人工智能有助于減少耗時的手動測試，使團隊得以專注于更復(fù)雜的任務(wù)，例如創(chuàng)建創(chuàng)新性的功能。

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