本文中，小編將對人工智能AI予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、人工智能發(fā)展水平的測度維度

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，各國學者、研究機構(gòu)及國際組織進行了多方探討。Posner就提出將技術(shù)作為生產(chǎn)要素的觀點，以及可測量性、可操作性的要求。由于技術(shù)差距并非直觀地表現(xiàn)在某個顯性指標上，不具有可直接測量的可行性，因此各國學者尋求各種可量化的顯性指標來衡量技術(shù)差距。其后，Schmookler即開始嘗試用專利數(shù)量來代表技術(shù)差距，Bosworth et al等專門撰文，倡導用專利代表技術(shù)差距，特別是使用專利數(shù)據(jù)來衡量人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)水平，進而由此明確人工智能的技術(shù)來源、技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)擴散情況。國內(nèi)學者在研究成果中多支持這一觀點，認為將專利作為衡量指標，可以比較準確地反映技術(shù)差距。另外，不少專業(yè)機構(gòu)也在研究報告中提出測度技術(shù)差距的核心指標，世界經(jīng)濟論壇的《全球競爭力報告》、世界知識產(chǎn)權(quán)組織的“全球創(chuàng)新指數(shù)”、歐盟的“創(chuàng)新記分牌”、中國科學技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院的“國家創(chuàng)新指數(shù)”，均使用知識產(chǎn)權(quán)來衡量技術(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)濟合作與發(fā)展組織使用最常引用科學出版物、發(fā)明專利家族數(shù)據(jù)等指標，測度人工智能的技術(shù)水平和差距，具有較強的前沿導向性。Castellacci & Natera用生產(chǎn)效率差距或人均GDP差異來代替技術(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)展報告》，選取產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)水平、應用場景3個維度測度人工智能發(fā)展水平，涉及論文、專利、企業(yè)數(shù)量、投融資等多個具體指標。三是使用反映人工智能相關(guān)商業(yè)活動情況的參數(shù)作為代理變量。四是綜合使用上述多個維度指標來衡量人工智能發(fā)展水平。

二、人工智能從哪幾個方面優(yōu)化軟件測試

人工智能優(yōu)化軟件測試過程的幾個方面：

增強的準確性——我們必須承認，即使是最有經(jīng)驗的質(zhì)量檢查工程師也可能犯錯。數(shù)據(jù)量太大了，測試人員難免會在軟件質(zhì)量檢測時分心，忽略了一些重要的缺陷。這就是AI和機器學習技術(shù)發(fā)揮作用的地方。

他們教系統(tǒng)學習源分析并在將來應用知識。通過這種方式，AI測試在不斷重復中得出更準確的結(jié)果。因此，使用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析降低了人為錯誤概率。

加快進程——AI無需像測試人員那樣手動處理成千上萬的代碼，而是快速地對日志文件進行排序，在幾秒鐘內(nèi)掃描代碼并在更短的時間內(nèi)檢測到錯誤。通過將人工智能納入重復測試中，質(zhì)量檢查工程師可以專注于測試新功能或關(guān)注軟件的重要部分。

更加自動化——人工智能程序可以隨著代碼的更改而發(fā)展。他們可以適應并學會識別新功能。當AI機器人識別了代碼的修正后，他們就可以被編程來判斷這是一個新功能還是代碼更改中出現(xiàn)的某些缺陷。

正確理解客戶需求——軟件開發(fā)過程中，最重要的是能夠了解客戶的實際需求。AI可以檢測類似的網(wǎng)站和應用程序，以確定哪些因素能幫助贏得目標受眾，也可以幫助研究大量競爭產(chǎn)品以確定其優(yōu)勢。通過正確理解客戶的需求，他們可以創(chuàng)建測試用例，以確保產(chǎn)品在實現(xiàn)這些特定目標時不會損壞。

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