本文中，小編將對(duì)人工智能AI予以介紹，如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)它的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、人工智能發(fā)展水平的測(cè)度維度

人工智能發(fā)展水平差距首先表現(xiàn)為技術(shù)差距。圍繞如何衡量技術(shù)差距，各國(guó)學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)及國(guó)際組織進(jìn)行了多方探討。Posner就提出將技術(shù)作為生產(chǎn)要素的觀點(diǎn)，以及可測(cè)量性、可操作性的要求。由于技術(shù)差距并非直觀地表現(xiàn)在某個(gè)顯性指標(biāo)上，不具有可直接測(cè)量的可行性，因此各國(guó)學(xué)者尋求各種可量化的顯性指標(biāo)來(lái)衡量技術(shù)差距。其后，Schmookler即開(kāi)始嘗試用專(zhuān)利數(shù)量來(lái)代表技術(shù)差距，Bosworth et al等專(zhuān)門(mén)撰文，倡導(dǎo)用專(zhuān)利代表技術(shù)差距，特別是使用專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)衡量人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)水平，進(jìn)而由此明確人工智能的技術(shù)來(lái)源、技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)擴(kuò)散情況。國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究成果中多支持這一觀點(diǎn)，認(rèn)為將專(zhuān)利作為衡量指標(biāo)，可以比較準(zhǔn)確地反映技術(shù)差距。另外，不少專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)也在研究報(bào)告中提出測(cè)度技術(shù)差距的核心指標(biāo)，世界經(jīng)濟(jì)論壇的《全球競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告》、世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織的“全球創(chuàng)新指數(shù)”、歐盟的“創(chuàng)新記分牌”、中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院的“國(guó)家創(chuàng)新指數(shù)”，均使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)來(lái)衡量技術(shù)差距，也一度引起廣泛關(guān)注。

由于人工智能與各個(gè)領(lǐng)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(shù)差距以外的其他變量來(lái)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(shù)水平的參數(shù)作為代理變量。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織使用最常引用科學(xué)出版物、發(fā)明專(zhuān)利家族數(shù)據(jù)等指標(biāo)，測(cè)度人工智能的技術(shù)水平和差距，具有較強(qiáng)的前沿導(dǎo)向性。Castellacci & Natera用生產(chǎn)效率差距或人均GDP差異來(lái)代替技術(shù)差距。二是使用反映人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的參數(shù)作為代理變量。Wuzhen Institute連年發(fā)布《全球人工智能發(fā)展報(bào)告》，選取產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)水平、應(yīng)用場(chǎng)景3個(gè)維度測(cè)度人工智能發(fā)展水平，涉及論文、專(zhuān)利、企業(yè)數(shù)量、投融資等多個(gè)具體指標(biāo)。三是使用反映人工智能相關(guān)商業(yè)活動(dòng)情況的參數(shù)作為代理變量。四是綜合使用上述多個(gè)維度指標(biāo)來(lái)衡量人工智能發(fā)展水平。

二、人工智能從哪幾個(gè)方面優(yōu)化軟件測(cè)試

人工智能優(yōu)化軟件測(cè)試過(guò)程的幾個(gè)方面：

增強(qiáng)的準(zhǔn)確性——我們必須承認(rèn)，即使是最有經(jīng)驗(yàn)的質(zhì)量檢查工程師也可能犯錯(cuò)。數(shù)據(jù)量太大了，測(cè)試人員難免會(huì)在軟件質(zhì)量檢測(cè)時(shí)分心，忽略了一些重要的缺陷。這就是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)揮作用的地方。

他們教系統(tǒng)學(xué)習(xí)源分析并在將來(lái)應(yīng)用知識(shí)。通過(guò)這種方式，AI測(cè)試在不斷重復(fù)中得出更準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，使用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析降低了人為錯(cuò)誤概率。

加快進(jìn)程——AI無(wú)需像測(cè)試人員那樣手動(dòng)處理成千上萬(wàn)的代碼，而是快速地對(duì)日志文件進(jìn)行排序，在幾秒鐘內(nèi)掃描代碼并在更短的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到錯(cuò)誤。通過(guò)將人工智能納入重復(fù)測(cè)試中，質(zhì)量檢查工程師可以專(zhuān)注于測(cè)試新功能或關(guān)注軟件的重要部分。

更加自動(dòng)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(yīng)并學(xué)會(huì)識(shí)別新功能。當(dāng)AI機(jī)器人識(shí)別了代碼的修正后，他們就可以被編程來(lái)判斷這是一個(gè)新功能還是代碼更改中出現(xiàn)的某些缺陷。

正確理解客戶(hù)需求——軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，最重要的是能夠了解客戶(hù)的實(shí)際需求。AI可以檢測(cè)類(lèi)似的網(wǎng)站和應(yīng)用程序，以確定哪些因素能幫助贏得目標(biāo)受眾，也可以幫助研究大量競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品以確定其優(yōu)勢(shì)。通過(guò)正確理解客戶(hù)的需求，他們可以創(chuàng)建測(cè)試用例，以確保產(chǎn)品在實(shí)現(xiàn)這些特定目標(biāo)時(shí)不會(huì)損壞。

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