本文中，小編將對人工智能AI予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內容哦。

一、人工智能發(fā)展水平的測度維度

人工智能發(fā)展水平差距首先表現為技術差距。圍繞如何衡量技術差距，各國學者、研究機構及國際組織進行了多方探討。Posner就提出將技術作為生產要素的觀點，以及可測量性、可操作性的要求。由于技術差距并非直觀地表現在某個顯性指標上，不具有可直接測量的可行性，因此各國學者尋求各種可量化的顯性指標來衡量技術差距。其后，Schmookler即開始嘗試用專利數量來代表技術差距，Bosworth et al等專門撰文，倡導用專利代表技術差距，特別是使用專利數據來衡量人工智能領域的核心技術水平，進而由此明確人工智能的技術來源、技術創(chuàng)新和技術擴散情況。國內學者在研究成果中多支持這一觀點，認為將專利作為衡量指標，可以比較準確地反映技術差距。另外，不少專業(yè)機構也在研究報告中提出測度技術差距的核心指標，世界經濟論壇的《全球競爭力報告》、世界知識產權組織的“全球創(chuàng)新指數”、歐盟的“創(chuàng)新記分牌”、中國科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院的“國家創(chuàng)新指數”，均使用知識產權來衡量技術差距，也一度引起廣泛關注。

由于人工智能與各個領域交織在一起，涵蓋范圍非常廣泛，因此，不少研究成果使用技術差距以外的其他變量來衡量人工智能的發(fā)展水平。一是使用可以反映人工智能技術水平的參數作為代理變量。經濟合作與發(fā)展組織使用最常引用科學出版物、發(fā)明專利家族數據等指標，測度人工智能的技術水平和差距，具有較強的前沿導向性。Castellacci & Natera用生產效率差距或人均GDP差異來代替技術差距。二是使用反映人工智能產業(yè)發(fā)展水平的參數作為代理變量。Wuzhen Institute連年發(fā)布《全球人工智能發(fā)展報告》，選取產業(yè)發(fā)展、技術水平、應用場景3個維度測度人工智能發(fā)展水平，涉及論文、專利、企業(yè)數量、投融資等多個具體指標。三是使用反映人工智能相關商業(yè)活動情況的參數作為代理變量。四是綜合使用上述多個維度指標來衡量人工智能發(fā)展水平。

二、人工智能從哪幾個方面優(yōu)化軟件測試

人工智能優(yōu)化軟件測試過程的幾個方面：

增強的準確性——我們必須承認，即使是最有經驗的質量檢查工程師也可能犯錯。數據量太大了，測試人員難免會在軟件質量檢測時分心，忽略了一些重要的缺陷。這就是AI和機器學習技術發(fā)揮作用的地方。

他們教系統學習源分析并在將來應用知識。通過這種方式，AI測試在不斷重復中得出更準確的結果。因此，使用人工智能技術進行數據分析降低了人為錯誤概率。

加快進程——AI無需像測試人員那樣手動處理成千上萬的代碼，而是快速地對日志文件進行排序，在幾秒鐘內掃描代碼并在更短的時間內檢測到錯誤。通過將人工智能納入重復測試中，質量檢查工程師可以專注于測試新功能或關注軟件的重要部分。

更加自動化——人工智能程序可以隨著代碼的更改而發(fā)展。他們可以適應并學會識別新功能。當AI機器人識別了代碼的修正后，他們就可以被編程來判斷這是一個新功能還是代碼更改中出現的某些缺陷。

正確理解客戶需求——軟件開發(fā)過程中，最重要的是能夠了解客戶的實際需求。AI可以檢測類似的網站和應用程序，以確定哪些因素能幫助贏得目標受眾，也可以幫助研究大量競爭產品以確定其優(yōu)勢。通過正確理解客戶的需求，他們可以創(chuàng)建測試用例，以確保產品在實現這些特定目標時不會損壞。

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