AI テストに関する誤解

近年、私はAI関連のテストに注目しており、複数の国家テストコミュニティやコミュニティに積極的に参加しています。これらのコミュニティでは、業界トップ企業の専門家や国内の著名なテスト学者など、さまざまな企業や分野のテスト専門家とコミュニケーションをとり、AI テストに関連するトピックについて話し合います。また、多くのカンファレンスに参加し、AI テストのトピックに関する多くの共有を聞き、さまざまな AI 関連のテスト ツールを試し、そこから多くの知識と洞察を得ました。

これらのテスト コミュニティやコミュニティでは、AI テストとは何か、AI テストの実施方法、AI テストに利用できるツールや方法など、AI テストに関する多くの質問に遭遇しました。しかし、インターネットでAIテスト関連の本を検索すると、AI開発に関する本は数多く見つかりましたが、AIテストについて具体的に紹介した本はほとんどありませんでした。これは、検査業界が依然として混乱の中で手探りで前進していることを示しています。

私が AI テストについて学んだ知識と経験を共有するために、私の学習経験を整理し、AI テストに関して遭遇したよくある質問に答えてみました。また、これらの内容を記事にまとめ、コミュニケーションとディスカッションを行いました。みんなとともに。

AI テストの神話

AI テストについて議論するとき、通常 2 つの理解があります。

• 最初の理解AI を使用して現在のソフトウェア テストを支援します。たとえば、AI システムを使用してテスト分析とテスト設計を学習し、テスト ケースを自動的に生成し、これらのテスト ケースを自動的に実装します。
• 2 つ目は、AI システムのテストです。業界では依然として機能テスト、パフォーマンステスト、セキュリティテストなど、AI システムのテストに従来のテスト方法が使用されていますが、機能の有効性をテストする際に明確なテストデータと合格条件を取得することが難しいことがよくあります。この場合、テストはアルゴリズムを深く理解し、経験に基づいてデータを生成または検索し、機能テスト結果の妥当性を大まかに評価することによってのみ実行できます。

現在の自動テストを支援するための AI の使用は、新興分野です。 AI (ディープラーニングなど) システムを使用してテスト作業を支援することは、間違いなく近年最も注目されているテスト トレンドの 1 つであり、これには自動テストの自動生成と実行、大規模なテスト結果の分析、自動探索テスト、欠陥位置の特定などが含まれます。

米国の多くの企業が商用 AI テスト ツールを立ち上げています。朱少民先生の公開アカウント「ソフトウェア品質報告」に、AIベースのテストツール9つを紹介する「未来はここにある、人工知能テストは止められない: 9つのAIテストツールの紹介」というタイトルの記事がある。ただし、これらの AI テスト ツールには一般に、テスト ケースの精度や大規模なテスト ケースの保守性などの問題があります。

最初の質問: AI 支援テストは本当に使用できるのでしょうか?

多くの企業が AI 支援テストの研究を開始し、多くのツールが登場していますが、いずれも精度という 1 つの重大な問題を抱えています。既存のAI学習アルゴリズム自体の限界により、学習・生成されるテストケースや検証条件の精度はあまり高くありません。私はいくつかのカンファレンスに参加しましたが、中国の一流インターネットメーカーの一部が共有している AI 支援テストの正確率は 80% をわずかに超え、90% 未満にすぎませんでした。この種の精度は、金融などの高い精度が要求される一部のシステムでは認識することが困難です。

第二に、自動化されたテスト ケースの規模が大きい場合、テスト ケースの手動メンテナンスに頼ることは難しく、ツールに頼るしかありません。 AI テスト ツールの不正確さにより、メンテナンス作業の精度はあまり理想的ではありません。

それでも、品質要件が低い大規模システムでは、AI 支援テストによってテスト コストを大幅に削減できるため、これらのシステムでは AI 支援自動テストが適用されています。さらに、高い品質要件と十分なリソースがあるプロジェクトでは、AI 支援テストを手動の自動テストの拡張として、またソフトウェアの品質をさらに保証するための自動探索テストのツールとして使用できます。

2 番目の質問: AI 支援テストはどの程度まで発展しましたか?

現在、AI 支援テストはまだ初期段階にあります。私は AI 支援テストを 3 つの段階に分けています。

• 最初の段階では、深層学習モデルを通じてテスト ケースの入力を自動的に生成し、出力結果の正確さを手動で検証します。
• 第 2 段階では、深層学習モデルを通じてテスト ケース入力を自動的に生成し、ルール モデルを通じて出力結果の正しさを自動的に検証します。
• 第 3 段階では、深層学習モデルを通じてテスト ケースの入力と出力を自動的に生成し、出力結果の正確性を自動的に検証します。

現在、業界はおおむね第一段階を実現しており、一部の企業も第二段階を実現し始めています。しかし、ステージ3を達成しているのは大企業のほんの一握りであり、その精度はまだ向上していない。したがって、AI 支援テストの実現にはまだ長い道のりがあります。

3 番目の質問: AI 支援を使用してテストできるソフトウェア システムはどれですか?

理論的には、どのソフトウェア システムでも AI を使用して自動テストを支援できます。ただし、AI テスト システムの現状では、すべての種類のソフトウェア システムに実際に使用できるわけではありません。実際のプロジェクトの多くは、Web サービス API など、特定のシステムの特定のインターフェイス層でのみ AI テストを使用しています。

業界分野が異なれば、AI テストの使用方法も異なります。たとえば、金融や軍事産業などの高い品質要件が要求される業界では、AI テストは現在、既存の機能自動テストの拡張としてのみ使用できます。インターネットなどの品質要件が低い業界では、高い技術力を持つ一部の企業が主要な自動テスト手法の 1 つとして AI テストを採用しています。ただし、AI 支援の自動テストは間違いなく自動テストの未来です。

まとめ

上記の質問への回答を通じて、AI テストとは何か、あなたのプロジェクトが AI テストに適しているかどうかなど、AI テストに関する皆様の混乱を解決できればと思っています。 AIテストへの投資などの課題

要約すると、AI テストはまだ開発の初期段階にあるため、大規模な使用には適しておらず、特定のプロジェクトでの使用のみを検討できます。自動テストの実装に AI を使用するか手動の方法を使用するかにかかわらず、中心となるのはテストの有効性、テスト結果の正確さ、テスト ケースの保守性です。これらは、大規模な自動テストを成功させるための重要な要素です。

したがって、AI自動テストであっても、手動による自動テストであっても、その本質は同じであり、知識の学習、分析、要約といった人間の一連の思考に依存して、テスト分析、テスト設計、テスト実装作業の自動化。しかし、現状のAIシステム自体の発展は、テスト分析やテスト設計における人間の作業を代替するには不十分であり、その結果、AIによって実装される自動テストの精度や保守性は手動手法に比べて劣っています。ただし、AI テストには時間とコストの点で明らかな利点があるため、ますます人気が高まっています。

したがって、テストの分野では、AI が人間の作業を真に置き換えるためにさらに努力する必要があります。 AI テストの使用を検討する前に、プロジェクトの特定のニーズと条件を慎重に評価して、AI テストが適切かどうかを判断する必要があります。将来的には、AI技術の継続的な開発と改善に伴い、AIテストは自動テストの重要なトレンドとなり、AIテスト関連の技術や人材に投資することも賢明な選択となるでしょう。

以上がAI テストに関する誤解の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。