人工智能和机器学习的QA测试有何不同

人工智能和机器学习的QA测试有何不同

在深入探讨智能设备的测试方法之前，我们需要先区分一下人工智能和机器学习。虽然这两个术语经常互换使用，但它们之间还是存在一些主要区别。简单来说，人工智能系统以人类认为聪明或高效的方式执行任务，而机器学习系统则是利用已有数据进行自动的连续的自我训练。

大量收集的数据会带来存储和分析方面的挑战——清除这些数据可能耗费很多时间。数据收集可能发生在意外事件或情况下，这使收集数据并将其用于训练变得困难重重。训练和测试数据集中可能会出现个人偏见。在人工智能系统中，系统缺陷会迅速恶化并变得更加复杂。

人工智能系统取得成功的关键是精确无误的数据。在将数据提供给人工智能系统之前，应该对数据进行过滤、清理和验证。QA团队应该警惕个人偏见以及多样性问题出现，这可能使系统对数据的解释变得复杂——想一想汽车导航系统或智能手机助手试图理解一种不常见的口音时的场景吧。

机器学习系统的目标是在不进行显式编程的情况下独立获取知识。实现该目标要求系统有持续的数据流输入——此方法动态性更强，传统测试正是基于此(固定输入=固定输出)。因此，QA专家需要从不同角度思考如何为机器学习系统实施测试策略。