AI测试的思考与探索

我会带着你远行 2021-11-02 06:24 348阅读 0赞

> 人工智能(AI) 已无处不在， AI正在为各行各业赋能，改变人们生活、生产的方式。然而，由于AI是一种新的编程范式，无论是学术界还是工业界，对于AI测试的研究还刚刚起步。

## AI测试及挑战 ##

AI 作为一项变革性的技术已经渗透到了各行各业，随着AI在各行各业的应用日益广泛，对AI系统测试的需求也与日俱增。以自动驾驶为例，如果自动驾驶的智能系统做出错误的决策或响应时间慢，则将大大增加车祸的风险。类似地，金融领域AI的错误决策可能导致不可估量的经济损失。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

我们首先来分析为什么AI测评那么困难。经典的程序设计中，我们输入的是规则（程序）和需要这些规则处理的数据，系统输出的是答案。因此，经典的软件测试，我们可以通过对比答案来验证和确认程序的正确性。然而，数据驱动的AI系统，不是通过编写明确的逻辑，而是通过数据来训练程序，输入是数据和从这些数据中预期得到的答案，AI系统输出的是规则，这些规则可应用于新的数据，自动计算出答案。可见，数据驱动的AI系统是一种新的编程范式，这种编程范式给测试带来了极大的挑战。

（1）AI系统输出结果很难预测。比如，基于深度神经网络的图像分类问题，网络的输入是图像（高维空间的分布），模型学到的规则是图像中模式的统计规律，因此输出的是图像属于某个类别的概率，这个概率值是无法事先预测的。

（2）AI系统测试通过的准则很难确定。比如，生成对抗网络(GAN)中如何判定GAN生成图像的质量与真实样本足够相似？这个问题，目前只能靠人眼主观判定，定量测评方式的研究才刚刚起步。

（3）AI 系统的输出结果随时间变化。比如，推荐系统的准确率，在某一段时间可以满足业务需求，但随着用户数据的变化，一段时间后其准确率可能会下降，而无法满足需求，模型则需要重新训练，重新评估与测试。

（4）AI系统需要更高效的持续测试方法。由于AI模型随着时间的变化，数据的演化，性能会下降，这时说明该模型已经无法拟合当前的数据，因此需要高效的测试方法，尽快训练、测评、部署更新版的模型。

（5）AI系统的性能依赖于数据。模型训练的数据规模、数据质量、数据类别的平衡性都会影响AI系统的性能。而且，在验证阶段性能好的模型，未必在真实测试环境中也表现出好的性能。比如，一个过拟合的模型，在验证阶段可以获得很高的准确率，但在真实的用户数据中准确率却大大降低。

综上所述，数据驱动的AI系统相对于传统软件测试更复杂，更具有挑战。同样，还需要测试人员掌握更加全面的知识，比如机器学习、统计学、大数据分析等。

## AI测试的方法论 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

AI测试从流程上来分大致可以分为5个步骤，分别为测试需求分析、测试环境准备、测试数据准备与验证、AI测试执行与分析、模型上线与监控。

2.1 AI测试需求分析

AI测试需求分析与传统软件测试的要求基本一致，需要明确测试的对象、测试的范围、测试的方法和工具、测试通过的准则等。但是测试需求分析不再仅仅是测试团队的任务，而需要算法开发人员、测试人员、系统运营人员共同参与讨论，确定AI系统测试通过的准则。而且，由于AI系统的行为或结果无法完全确定或预测，因此还需要开发、测试和系统运营人员共同定义可允许的风险，风险可根据技术的限制和社会共识来确定。

2.2 测试环境准备

目前AI算法，比如推荐系统、搜索引擎、图像分类、自然语言处理都依赖于大数据基础架构，因此AI算法模型的测试环境准备，通常需要考虑数据量、计算量、测试时间等因素。此外，AI测试需要高效的持续测试，所以AI测试尤其需要测试环境快速部署的能力。

2.3测试数据准备与验证

AI系统，不管是机器学习、推荐系统、计算机视觉，还是自然语言处理，都需要一定量的测试数据来进行模型的评估与测试。测试人员使用的测试数据集，需要尽可能的覆盖真实环境用户产生的数据情况。测试数据集的验证可遵循以下原则：

（1）测试数据与训练数据的比例要合适，这个比例应根据实际算法和应用场景确定。

（2）测试数据与训练数据需要独立同分布。

（3）测试数据与训练数据正负样本的比例也需要尽量保持一致。

（4）对于监督模型，测试数据的标签需要保证正确。

2.4 AI系统测试与分析

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

比如，模型离线评估主要是评测AI模型对未知新数据的预测能力，即泛化能力。泛化能力越强，模型的预测能力越好。可靠性测试，包括了鲁棒性、可用性、容错性、易恢复性等指标。对于无人驾驶、人脸识别等安全攸关的AI系统，需尽可能采用异常数据来进行测试，如对抗样本、易出错的样本等；对于推荐系统和搜索引擎等智能程序则需要测试反作弊能力。

2.5 AI模型上线与监控

AI模型上线后，根据实际业务每隔几天或几星期，对模型各类指标进行评估。指标应设置对应阀值，当低于阀值时应触发报警。如果模型随着数据的演化而性能下降，说明模型在新数据下性能不佳，就需要利用新数据重新训练模型。此外，在一些场景中，我们还需要对用户输入数据进行监控。比如，2016年微软在Twitter上发布的一款聊天机器人Tay开始表达法西斯思想，其原因就是用户输入数据的失控，人们“教坏”了聊天机器人。

## 结语 ##

AI是一种新的编程范式，需要测试人员具备机器学习、统计学、大数据分析等综合知识和能力，因此AI测试人员的稀缺将成为AI企业的现实问题。AI的全流程的测试将不仅仅是测试团队的任务，而需要算法开发人员、系统运营人员的共同参与。

此外，AI测试技术也需要不断演进，来适应并解决AI测试带来的挑战。比如，蜕变测试可以缓解输出结果很难预测的问题；对抗样本与对抗训练，则可大大提升AI系统的鲁棒性；

众包测试技术可以实现用户体验类指标的测评；DevOps技术可提供高效的持续测试。

目前，AI测试虽然实现了部分的自动化，但我们相信未来能够实现自我评估、自我测试的自循环AI测试系统将会出现，并为AI的广泛应用提供质量保证。我们期待这一天的到来！

转载来自：[https://mp.weixin.qq.com/s/kUrAJ-VeKzwi8L\_mP74Tdw][https_mp.weixin.qq.com_s_kUrAJ-VeKzwi8L_mP74Tdw]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211102/25143bbd32d549d18ea36daf4289b4e1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211102/d196ba0bb1ed4c4b9f5362f2d48964aa.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjUxNDYwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211102/1987a8686b9f4b709fb39dd92d017f8e.png
[https_mp.weixin.qq.com_s_kUrAJ-VeKzwi8L_mP74Tdw]: https://mp.weixin.qq.com/s/kUrAJ-VeKzwi8L_mP74Tdw