【AI测试】也许这有你想知道的人工智能 (AI) 测试–开篇

　　人工智能的定义与应用概述，以及如何进行测试

　　图中关于人工智能的定义，简而言之，就是让机器能够完成原本只有人类才能完成的任务，如理解照片、听懂说话、进行思考等。对于如何测试人工智能，这一问题本身有些笼统。我们可以从具体的人工智能应用领域来探讨：机器学习项目、推荐系统项目、图像识别项目以及自然语言处理项目是如何进行测试的。

　　目前，应用最广泛的人工智能项目主要集中在上述四个领域。我们可以把机器学习比作一种吃水果的方法，而深度学习则是机器学习的一个分支。

　　那么，这些项目通常都需要测试哪些方面呢？

1. 模型评估测试：主要是测试模型对未知新数据的预测能力，即泛化能力。泛化能力越强，模型的预测能力表现越好。性能度量（如错误率、准确率、精确率、召回率等）是评估模型泛化能力的重要指标。
2. 稳定性/鲁棒性测试：测试算法多次运行的稳定性，以及算法在输入值发生微小变化时的输出变化。如果算法在输入值发生微小变化时产生巨大的输出变化，则被认为是不稳定的。
3. 系统测试：将基于算法模型的代码作为一个整体，与系统的需求定义进行比较，发现软件与系统定义不符合或与之矛盾的地方。系统测试主要包括项目的整体业务流程、真实用户的使用场景以及数据的流动与正确性。
4. 接口测试：测试系统组件间接口的一种测试，主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是检查数据的交换、传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。
5. 文档测试：检验用户文档的完整性、正确性、一致性、易理解性和易浏览性。在项目的整个生命周期中，文档是前段工作成果的体现和后阶段工作的依据。为避免在测试过程中发现的缺陷是由于对文档的理解不准确或理解差异引起的，文档测试也需要得到足够的重视。
6. 性能测试：对系统的性能进行测试，确保系统在各种负载下都能正常运行。
7. 白盒测试–代码静态检查：通过检查代码的结构和逻辑来发现潜在的错误和问题。
8. 竞品对比测试：如果有涉及竞品的情况，可以针对竞品进行对比测试，以了解产品的优势和劣势。例如，AI智能音箱产品就可以进行竞品对比测试。
9. 安全测试：确保系统在各种安全威胁下都能保持正常运行和数据安全。

　　发布上线后，还需要进行线上模型监控，以确保模型的性能和数据安全。对于机器学习、推荐系统、图像识别或自然语言处理等项目来说，都需要有一定量的测试数据来进行运行测试。算法测试的核心是对学习器的泛化误差进行评估，使用测试集来测试学习器对新样本的差别能力，并以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。测试人员使用的测试集应尽可能覆盖正式环境用户产生的数据情况。

　　关于测试集的选取原则：

• 测试集应独立同分布，即不能使用训练数据作为测试数据；
• 测试数据的数量和训练数据的比例应合理。例如，当数据量较小时，可以使用7:3的比例划分训练数据和测试数据；当数据量较大时（如百万级别），验证集和测试集占数据总量的比例会趋向于变得更小。例如，如果有100万条数据，其中1万条作为验证集和测试集是合理的比例划分（各占1%）。

　　一般来说，算法工程师会将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集（或训练集和验证集等）。算法工程师在提测时会写明自测时的准确率或其他指标；而测试人员则会另外收集自己的测试集进行指标对比。测试数据可以由测试人员自己收集、公司的数据标注人员整理提供、通过爬虫获取或外部购买等方式获得。在测试过程中可以先使用算法工程师的测试集进行运行测试查看结果然后再通过自己的测试集进行指标对比以确保测试的准确性和全面性。