因此，很明显，简化软件测试并使其更智能/高效的关键是人工智能。 人工智能驱动的连续测试平台能够比人类更有效地识别变化的控制，并且随着算法的不断更新，甚至可以观察到微小的变化。 接下来，人工智能将能够观察用户在测试站点内进行探索式测试，利用人脑来评估和识别正在测试的应用程序。反过来，这将使业务用户进入测试，客户将能够完全自动化测试用例。 随着人工智能在测试创建、执行和数据分析方面的融合，测试人员可以永久地不再需要手动不断地更新测试用例和识别控件，以更有效的方式发现缺陷和组件之间的链接。 在测试自动化中建立一个人工智能系统的初始投资完成后，组织必然会以更少的成本产生更大的测试回报。
编译 | 于之涵 编辑 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 我不害怕人工智能，我担心的是那些对人工智能感到恐惧的人们。 我说的也不是那些为了在沙丘路上的风险投资家那里筹集资金，而被我们称之为人工智能的东西。我说的是通用人工智能，它是一种需要某种东西而得以生存的计算机。 当然，有很多观点反对现在普遍存在的人工智能会在将来造成巨大的灾难。我自己也对那种反乌托邦观点的逻辑提出了质疑。 在这里，我们探索了这种不可思议的抽象概念并进行了机器人罗夏墨迹测试。但如今的心理学的提示中表明，我们所观察到的其实不是完全模糊的图像。我们正试图想象一个放大了的思维。 但是，当我们想要去了解那些对这些问题有深入思考的人，比如，对一个有深度的剧本，一本书，或者一个公司进行思考的人，在这种时候，墨迹测试是值得考虑的。
我想运行UAT，你能提供对于AI的全回归测试用例吗？ 理想情况下，测试的新数据越多越好。原始数据集是好的，但是大量高质量的数据总是更好的。注意：在这里，测试数据外推不是一个好的例子；您的模型应该能够很好地与实际用户一起工作，而不是在预测或生成的数据上。 我想运行UAT，你能提供你的全回归测试用例吗？ 向客户描述黑盒，并向他们提供测试数据和一项可以处理和可视化输出的服务。 使用测试数据样本验证生产服务器上的模型度量。如果需要，隔离生产服务器的部分，这样用户就不会受到测试的影响。
随着人工智能的普及，期望在自动化测试的过程中还需大量投入人力的环节进行优化和重构；终极的目的是使得自动化测试能够尽可能脱离人工，实现真正意义上的自动化。 2．根据控件的特征，通过人工智能提取特征训练进行业务功能的识别。 二．根据被测对象特征，智能化的开展测试 1．对移动应用测试的操作方法进行归类和封装（参见 4、控件对象的操作封装）。 2．根据不同的业务功能，形成特定的测试脚本。 3．根据被测应用的对象和业务情况，智能化的开展测试执行。 三．智能分析测试结果，针对性补测 1．根据错误的特征，通过人工智能识别并分类。 环境信息 测试APP：某手机银行APP、微信APP 测试平台：Android+Appium 人工智能工具：Sklearn，ANN 脚本语言：Python3.6 人工智能自动化探索流程： 流程概述：获取应用信息 这块可以通过人工智能识别图像判断是否是新的界面，方法如下： 测试对象为进入界面的截图，对比对象为此前所有界面截图的数据集 使用ORB检测器，BFMatcher提取并计算特征点，KNN筛选结果，计算出对比图片的相似度
据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面，我来人工测试，也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试，来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下，如果完全人工测试，太浪费时间了。 后面定了一个策略：就是用我录制的样本，每台机器跑4个样本，每个样本跑30遍，记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工。 后面还有个IOS版本的，还有ASR其他方面的测试，下回再说。 更多精彩，请关注微信公众号：python粉丝团
据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面，我来人工测试，也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试，来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下，如果完全人工测试，太浪费时间了。 后面定了一个策略：就是用我录制的样本，每台机器跑4个样本，每个样本跑30遍，记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工。 后面还有个IOS版本的，还有ASR其他方面的测试，下回再说。
编译 | 于之涵 编辑 | Leo 出品 | AI科技大本营 我不害怕人工智能，我担心的是那些对人工智能感到恐惧的人们。 我说的也不是那些为了在沙丘路上的风险投资家那里筹集资金，而被我们称之为人工智能的东西。我说的是通用人工智能，它是一种需要某种东西而得以生存的计算机。 当然，有很多观点反对现在普遍存在的人工智能会在将来造成巨大的灾难。我自己也对那种反乌托邦观点的逻辑提出了质疑。 在这里，我们探索了这种不可思议的抽象概念并进行了机器人罗夏墨迹测试。但如今的心理学的提示中表明，我们所观察到的其实不是完全模糊的图像。我们正试图想象一个放大了的思维。 但是，当我们想要去了解那些对这些问题有深入思考的人，比如，对一个有深度的剧本，一本书，或者一个公司进行思考的人，在这种时候，墨迹测试是值得考虑的。
人工智能测试 什么是人工智能，人工智能是怎么测试的。可能是大家一开始最想了解的。 ? 大家看图中关于人工智能的定义。 很多人测试的同学会问，那人工智能是怎么测试的？其实这个问题本身问的不太对。 举个例子，把 人工智能 比做 水果。如果有人问你 “水果是怎么吃的”，你可能不知道怎么回答。 那正确的问法是什么，可以从具体的人工智能应用的来问： 机器学习项目怎么测试 推荐系统项目怎么测试 图像识别项目怎么测试 自然语言处理项目怎么测试。 目前应用最广泛的人工智能也是这四个类型。 刚刚把人工智能比作水果，我们知道，吃水果的方法有很多。可以把机器学习比作 一种吃水果的方法。如果用刀切这种方法。深度学习又是机器学习的一个分支。大概的关系图如图中显示。 ? 测试人员可以先用算法工程师的测试集进行运行测试查看结果。再通过自己的测试集测试进行指标对比。 测试用例思考点
摘自：腾讯科技 6月4日，百度公司最近宣称在ImageNet（图像识别最大数据库）的图像识别人工智能基准测试中击败了谷歌(微博)和微软。 但是周二，ImageNet宣称百度在测试中存在违规行为，百度已经为自己“误导公众”而道歉。 百度的行为凸显了人工智能领域竞争中存在的高度风险。 目前，全球顶级科技公司都在争相研发人工智能技术，包括允许计算机识别图像、控制机器人、理解口语以及执行其他任务等。 ImageNet表示，百度还使用了30个不同的账号，在过去6个月中提交了约200次测试结果。 在ImageNet测试中，人工智能需要扫描拥有100多万张图片的数据库，然后将它们分为1000个不同类别。 人工智能公司Clarifai首席执行官、ImageNet竞赛上届赢家马休·泽勒尔（Matthew Zeiler）表示：“这种做法是非常糟糕的，这也是为何要限制参赛者向独立服务器提交测试结果的原因。
俄罗斯人 Vladimir Veselov 在俄罗斯的圣彼得堡开发的人工智能软件「Eugene」，通过了原版图灵测试。 看来非常多的人对于图灵测试所具有的重大意义还是不太了解，或产生了根本性的混淆。 ? 图灵测试的目的是用来测试它的测试对象——机器，是否达到了人工智能或人类感知的水平。 图灵测试的通过标准线——30% 的问题答案被认为是人类回答——在很多人看来非常低。而事实上，能够通过图灵测试的人工智能系统，要比《全民公敌》(I，Robot)当中的机器人还要聪明和智能。 因此，Eugene 通过图灵测试，的确是人工智能方面的一次重大突破。你应该为之感到……不管是激动还是恐惧，但至少不是怀疑。 如果你非要怀疑，那就怀疑图灵测试本身吧：这是一个主观、门槛够低，但仍然是人工智能业界的第一标准的一套测试工具。
废话不说，直接入正题 2019年聊到人工智能测试的话题也不少，这个也和最近两年人工智能和机器学习的热度有关，只要沾上了这个话题就有起飞的可能，毕竟中国最不缺的就是大数据和基于大数据机器学习所带来的人工智能 先不谈这些东西能不能做到位，是不是人工智障，今天我就来谈谈人工智能能够帮助测试做些什么事情和对测试的冲击。 如果需要通过人工智能来完成分层自动化，能做到什么的地步呢？ 人工智能之自动化进阶 大数据去重的自动化用例设计 第一阶段 其实这种测试策略并不是随着大数据起来的，很早就有这类测试的手段和方法。 大数据+机器学习的自动化用例设计 第二阶段 如果要给这种人工智能测试定义的话，个人觉得更像Alphago，通过足够多的数据和标记来训练机器，从而让机器能够代替人思考完成测试工作。 在人工智能测试出现后，当前的快速反馈问题解决了，接着就是研发软件的复杂度极大提升，当前的解决方案不能解决对应的问题，所谓魔高一尺道高一丈，所有的解决方案都在解决当下问题，而未来的问题并不是当下问题能解决的
废话不说，直接入正题 2019年聊到人工智能测试的话题也不少，这个也和最近两年人工智能和机器学习的热度有关，只要沾上了这个话题就有起飞的可能，毕竟中国最不缺的就是大数据和基于大数据机器学习所带来的人工智能 先不谈这些东西能不能做到位，是不是人工智障，今天我就来谈谈人工智能能够帮助测试做些什么事情和对测试的冲击。 如果需要通过人工智能来完成分层自动化，能做到什么的地步呢？ 人工智能之自动化进阶 01 大数据去重的自动化用例设计 第一阶段 其实这种测试策略并不是随着大数据起来的，很早就有这类测试的手段和方法。 02 大数据+机器学习的自动化用例设计 第二阶段 如果要给这种人工智能测试定义的话，个人觉得更像Alphago，通过足够多的数据和标记来训练机器，从而让机器能够代替人思考完成测试工作。 在人工智能测试出现后，当前的快速反馈问题解决了，接着就是研发软件的复杂度极大提升，当前的解决方案不能解决对应的问题，所谓魔高一尺道高一丈，所有的解决方案都在解决当下问题，而未来的问题并不是当下问题能解决的
前些日子，我给你介绍了 OpenAI DALLE 2 人工智能在线绘图应用。当时提到，我为了这个内测资格，等了 100 来天。很多小伙伴儿于是望而却步，觉得自己可没有那么好的耐心。 今天一早，我看到了 OpenAI 的新邮件，宣布了一个大消息 ——DALLE 2 开始 Open Beta 公开测试了。 这就意味着，要有更多的测试用户被纳入进来。而且排队等候时间会大幅缩减。 如果不收钱光提供用户免费使用，测试规模不可能大，否则往街上哗哗撒钱，谁也撑不住。 除了开放测试和限制绘图数量之外，邮件中的另一个消息更加激动人心——所有你画出来的图像，都可以买卖了。 虽然是开放测试，也依然需要排队。这是链接，抓紧加入队列吧。 祝（人工智能）绘图愉快！ PS: 今天还有个好消息，在这里。 延伸阅读 AI 帮我找卡片挺好，但能不能帮我创作出新的相关卡片啊？ 如何更高效用 Roam？
2016年6月13日，麻省理工计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)发布消息称，该实验室开发的人工智能程序通过了“图灵听力测试”。 这个“图灵听力测试”代表的不仅仅是一款高明的计算机游戏。据研究人员设想，未来版本的类似算法将被用于为电影和电视节目自动产生声音效果，也可以帮助机器人更好地了解对象的属性。 卡耐基梅隆大学的机器人专业助理教授Abhinav Gupta表示：目前人工智能只关注五种感知方式，如视觉研究者利用图像、语音研究者使用音频等。 测试结果是：假声音被选中的频率是真实声音的两倍。他们特别容易被像树叶和泥土这样的材料愚弄，因为这些材料发出“干净”声音的机会比木头或金属少。
前面写过Android的测试情况，今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面，很多参数是可以用ADB来获取的，但是IOS不太好弄。 有没有办法呢？
测试执行 如果执行测试？ 可以准备好测试数据，然后批量运行数据后，人工来对比测试结果和预期结果。再计算评价指标。 测试工具 会用到什么测试工具吗 pycharm python excel 测试用例 人工智能 (AI) 测试 或者说是 算法测试，个人认为主要做的有三件事。 如APP的账号登录注册功能，写测试用例也是操作步骤，预期结果，实际结果等。 只有预先知道这样的操作，产生的预期结果是啥，才能知道这是不是Bug。 AI（人工智能）测试也是一样。 （这块以后有时间再写） AI（人工智能）测试是计算测试集运行的测试结果和测试集的标注结果，得出评价指标来衡量算法的泛化能力。 算法运行得到算法结果之后，就需要做结果数据分析了。 测试报告 测试结果最终通过测试报告展现，一份详见的测试报告，可以让别人清晰的了解测试什么，怎么测试的，测试结果是怎么样。 最后附一个用pyecharts画的图。 ?
在半个多世纪后的今天，我们惊讶地发现，引导计算机科学发展的仍然是这两个范畴：大数据和人工智能（AI）。 而自动化测试，是人工智能领域下的一个应用方向，和无人驾驶、机器人等一样，都是AI技术的应用场景。从技术的发展角度看，自动化测试一共经历了四代发展变化。 AI与自动化测试 从20世纪50年代到20世纪70年代初，人工智能的研究处于“推理期”。 ResNet）被提出，在众多比赛中表现突出；2016年，由谷歌旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AIphaGo）战胜了当时的围棋世界冠军李世石，成为第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人 结语 AI作为近些年的技术热门话题词，有不少企业行业打出“人工智能”的标签制造噱头，吸引大众的眼球。
对人工智能也不例外。但是，神经网络的智能到底是有推理能力，还是仅靠肤浅的统计数据？ 为了回答这个问题，DeepMind想了一个方法。 给AI搞了一套IQ测试题。 接下来，通过约束生成器可用的因子或组合，就可以创建用于训练和测试模型的不同问题集，看看模型究竟能“聪明”到什么程度。 ? ? 通过实验，DeepMind发现，当模型在测试中能够正确推断出任务背后的抽象概念时，就能产生良好的性能表现——IQ测试正确率可达87%，否则的话，蒙对答案的概率只有32%。 参与测试的模型，表现良好与否取决于一系列因素，而几乎在所有情况下，系统在需要推断超出其经验的输入，或处理完全不熟悉的属性时，表现不佳。 总之，这是一个很有意思的方向。
2015年10月1日，美国麻省理工《技术评论》网站发文称，一些世界上最好的人工智能（AI）系统已在测试中表现出了4岁儿童的智力水平。 近年来随着信息技术的不断发展，计算机具备了超强的计算能力。 随之而来的一个问题是，人工智能的水平到底发展到了几岁的人类水平？来自美国伊利诺伊大学的研究小组完成了一项测试，通过人类的标准智商测试，他们测试了当今最强大的人工智能设备的智商。 测试结果表明，虽然近年来人工智能变得越来越强大，但是跟人类相比还是有不小的差距。 多年来，计算机科学家们创造了许多人工智能机器，试图可以理性的理解世界。 研究人员依照人工智能理解世界的方式，对上述这些问题进行编程，以便测试ConceptNet的“智商”。 研究人员表示，人工智能通过60年的发展已经达到了四岁儿童的水平。未来6年时间，人工智能将会得到更加迅猛的发展。
从雷德利·斯科特的《银翼杀手》到斯派克·琼斯的《她》，这些无数的科幻电影在测试人工智能的能力的时候，都要看它是否能被“以人相待”。这种观点从人工智能研究开始一直伴随到现在。 计算机需要假装成人以通过人类的测试，而图灵需要隐藏同性恋倾向以通过“直男测试”，这真是有趣的巧合。 遗憾的是，更多的人仅仅“知道”图灵测试，而没有真正阅读过。图灵的文本是非凡、奇妙而令人惊讶的。 因为其他人都已经习惯于传统的暗示（种族，性，性别，物种等），所以无论谁想通过测试，都只有和观察者进行共谋。至于人工智能是否愿意这么做，或者仅仅被拖过来完成测试，那就是另一个问题了。 既然如此，为什么人们对人工智能采用了这样的判断标准呢？现代务实的人工智能研究并不会把图灵测试作为成功的标准，然而在流行文化中，这种人类中心主义的测试却在长期受到重视。 另一方面，也会有人说，不管图灵测试有多么悠久，把类人智能作为人工智能的先决条件，也同样与“前哥白尼时代”的人类中心主义无异。
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