Топовые тренды в тестировании приложений на основе искусственного интеллекта, о которых вам нужно знать

Top trends in AI-based application testing that you need to know

Инженерные менеджеры лучше других понимают неустанное развитие мира искусственного интеллекта. Вероятно, вам поручено интегрировать эту технологию в свои предложения и гарантировать ее беспроблемную работу для развития вашего бизнеса.

К счастью, с появлением этих достижений в области искусственного интеллекта также появляются новые подходы к тестированию, автоматизации и обеспечению качества (QA), открывая новые возможности для тестирования приложений искусственного интеллекта.

Как инженерные лидеры тестируют приложения искусственного интеллекта и машинного обучения в 2023 году? Вот топ-10 методов тестирования приложений искусственного интеллекта, о которых вам необходимо знать.

1. Тестирование качества данных

Используйте эталоны для оценки состояния ваших данных. Хотя цели каждой компании могут различаться, высокое качество данных обычно означает, что данные:

  • Не содержат ошибок: Отсутствуют опечатки или проблемы с структурой и форматом.
  • Консолидированы: Данные защищены в одной централизованной системе, а не распределены по нескольким системам.
  • Уникальны и единственны: Данные не дублируются.
  • Актуальны: Представленная информация своевременна и актуальна.
  • Точны: Они предоставляют точную информацию, помогающую вашему бизнесу принимать обоснованные решения.

Тестирование качества данных означает выявление неправильно помеченных, устаревших или несоответствующих данных путем сравнения информации компании с установленными известными фактами. На этом уровне тестирования это может быть столь же просто, как создание профиля данных для набора данных, процесс, известный как генерация синтетических данных. Используя определенные проверки этого набора данных, компании могут классифицировать, являются ли их данные допустимыми или нет и, следовательно, измерить их качество.

2. Тестирование на предубежденность

Еще один важный тест, становящийся все более популярным, – это тестирование на предубежденность. Предубеждение искусственного интеллекта в значительной степени зависит от данных, которые он собирает.

Например, в 2016 году было обнаружено, что Amazon предвзято относится к мужским соискателям на должность в области информационных технологий. Когда электронная коммерция гигант обучал своих ботов искусственного интеллекта находить лучших кандидатов на работу, он использовал резюме текущих сотрудников в качестве базы данных, которые в основном были мужчинами. Исходя из этой информации, их искусственный интеллект сделал вывод, что только мужчины могут стать лучшими сотрудниками в области информационных технологий, что не является правдой.

Чтобы избежать совершения тех же ошибок, вам следует проводить тестирование на предубежденность при запуске ваших алгоритмов в Интернете.

Еще в 2016 году тестирование на предубежденность было простым анализом требований для определения соответствующего ответа на набор входных данных. Теперь это не так очевидно. Вам нужно больше разнообразия и больше вариантов. Вы хотите создать несколько тестовых случаев, чтобы учесть все возможные переменные, вместо того, чтобы создавать только один сценарий с использованием одного набора данных.

Хотя результаты не всегда могут быть идеальными, они все же предлагают более лучший, справедливый и всеобъемлющий подход к устранению предубежденности и разработке более инклюзивных приложений искусственного интеллекта.

3. Оценка и тестирование моделей искусственного интеллекта

Оценка и тестирование моделей искусственного интеллекта помогают предсказывать результаты анализа и оценки. Оно включает три этапа:

  1. Разделение набора данных
  2. Настройка гиперпараметров
  3. Выполнение нормализации на пакете данных

Разделение набора данных

Во время первой фазы тестирования искусственного интеллекта собранные данные разделяются на тренировочный, валидационный и тестовый наборы.

Тренировочный набор включает до 75% набора данных и назначает веса и смещения модели.

Валидационный набор составляет от 15% до 20% данных во время обучения для оценки начальной точности и просмотра, как модель адаптируется, учится и настраивает гиперпараметры. На этом этапе модель рассматривает только данные валидации, но пока не использует их для обучения весов и смещений модели.

Тестовый набор составляет от пяти до 10% от общего набора данных. Он используется для финальной оценки в качестве контрольного набора данных, свободного от предвзятости.

Настройка гиперпараметров

Вторая фаза процесса тестирования – настройка гиперпараметров. На этом этапе разработчики могут контролировать поведение алгоритма обучения и настраивать параметры на основе результатов первой фазы.

В контексте искусственного интеллекта и глубокого обучения возможные гиперпараметры могут включать:

  • Скорость обучения
  • Ширина сверточного ядра
  • Количество скрытых блоков
  • Техники регуляризации

Выполнение нормализации

Наконец, выполнение нормализации пакета включает две техники – нормализацию и стандартизацию – для преобразования данных в одном масштабе во время подготовки к обучению.

Когда модель искусственного интеллекта была достаточно обучена, настроена и нормализована, пришло время оценить ее производительность с помощью матрицы путаницы, AUC ROC, F1-меры и других метрик точности/полноты.

Прохождение через этот тщательный процесс необходимо для определения того, насколько эффективны и точны ваши алгоритмы.

4. Тестирование безопасности

Тестирование безопасности ваших приложений искусственного интеллекта требует сочетания традиционных подходов к тестированию безопасности и особенностей, характерных для систем искусственного интеллекта. Рассмотрите следующие моменты, чтобы начать:

  • Понимание концепций искусственного интеллекта: Ознакомьтесь с основными концепциями и компонентами искусственного интеллекта, такими как алгоритмы машинного обучения, предварительная обработка данных и обучение модели. Это позволит вам выявить потенциальные угрозы безопасности и векторы атак, специфичные для приложений искусственного интеллекта.
  • Определение целей и рисков безопасности: Определите цели безопасности и потенциальные риски, связанные с приложением искусственного интеллекта. Учтите аспекты, такие как конфиденциальность данных, целостность модели, атаки со стороны злоумышленников и устойчивость к вариациям входных данных. Этот шаг поможет сформировать вашу стратегию тестирования.
  • Безопасность данных: Оцените безопасность данных, используемых для обучения, валидации и вывода. Оцените конфиденциальность данных, практики хранения, обработки и контроля доступа. Убедитесь, что конфиденциальные данные надежно защищены и соблюдаются правила конфиденциальности.
  • Архитектура системы и инфраструктура: Проанализируйте архитектуру и инфраструктуру приложения искусственного интеллекта. Учтите аспекты безопасности, такие как аутентификация, авторизация и шифрование. Проверьте, что в проектировании и реализации системы соблюдаются передовые методы безопасности.
  • Проверка и очистка входных данных: Обратите внимание на механизмы проверки и очистки входных данных. Проверьте, что приложение правильно обрабатывает входные данные, чтобы предотвратить распространенные уязвимости, такие как атаки внедрения или переполнение буфера.
  • Компоненты сторонних производителей: Оцените безопасность сторонних библиотек, фреймворков или компонентов, используемых в приложении искусственного интеллекта. Убедитесь, что они обновлены, не содержат известных уязвимостей и правильно настроены.
  • Инструменты тестирования безопасности: Используйте инструменты тестирования безопасности, специально разработанные для приложений искусственного интеллекта, такие как инструменты фаззинга или анализа кода, адаптированные для моделей машинного обучения.
  • Документация и отчетность: Задокументируйте ваши результаты, рекомендации и результаты тестирования. Создайте комплексный отчет о тестировании безопасности, в котором будут указаны выявленные уязвимости, риски и меры по их устранению.

5. Тестирование производительности и масштабируемости

Для проведения тестирования производительности приложения искусственного интеллекта крайне важно иметь полное понимание его архитектуры, компонентов и потока данных. Тестирование объема, тестирование выносливости и тестирование нагрузки – это самые важные типы тестирования производительности, которые необходимо проводить с приложениями искусственного интеллекта для оценки их производительности и масштабируемости. Это можно достичь с помощью различных тестовых данных, включая большие и малые наборы тестовых данных, поскольку большие объемы тестовых данных требуют больших вычислительных ресурсов.

Масштабируемость можно оценить, запуская тесты производительности для увеличения запросов и продолжительности. Кроме того, параллельное мониторинг аппаратных ресурсов помогает настроить правильную конфигурацию для поддержки ожидаемых запросов пользователей для приложений искусственного интеллекта.

6. Метаморфическое тестирование

Оно включает генерацию тестовых случаев и проверку результатов тестирования с использованием метаморфических отношений. Эти отношения помогают проверить реакцию алгоритма на различные входные данные и ожидаемые результаты. Включает также тестирование метаморфических отношений и общих отношений, которые отражают связи между входными данными и выходами.

Основная цель метаморфического тестирования в области искусственного интеллекта – оценить поведение различных моделей искусственного интеллекта после изменений во входных данных (также известных как возмущения).

7. Тестирование приложений компьютерного зрения

Цель тестирования приложений компьютерного зрения, особенно в случае машинного обучения и глубокого обучения, заключается в декодировании и анализе визуальных данных (включая изображения, видео и графику) с помощью человеческого взгляда.

Для этого происходит анализ визуальных данных в трех форматах: аннотация данных, маркировка данных и ввод данных.

  • Аннотация данных: Это предоставляет важную информацию и понимание об изображении или видео путем выделения (или аннотации) ключевых элементов.
  • Маркировка данных: Маркировка данных добавляет информативные и содержательные метки к визуальной информации для установления более полного контекста.
  • Ввод данных: Ввод данных – это процесс организации этих деталей и их хранения в соответствующих базах данных для использования людьми.

С помощью тестирования приложений компьютерного зрения системы могут извлекать ценную информацию из визуальных данных и предпринимать соответствующие действия, предоставляя соответствующие рекомендации на основе собранных, аннотированных, помеченных и принятых данных.

8. Тестирование приложений NLP

Оценка моделей обработки речи и естественного языка (NLP) включает тестирование их способностей к распознаванию и прогнозированию. Для этого тестирования часто используются такие метрики, как частота ошибок слов (WER) и меры сходства текста, такие как косинусное сходство и расстояние Левенштейна. Эти метрики помогают оценить точность и производительность моделей NLP в задачах, таких как распознавание речи и прогнозирование текста.

9. Тестирование чатботов

С увеличением популярности чатботов в применении искусственного интеллекта важно обеспечить достоверность информации, которую эти боты предлагают пользователям. Если ваш бизнес использует функции чатбота, вам необходимо протестировать функциональные и негативные компоненты чатбота.

  • Тестирование домена: Чатботы разработаны для работы с определенными доменами или темами. Тестирование домена включает тщательное тестирование чатбота на оптимистических сценариях, связанных с его назначенным доменом. Это гарантирует, что чатбот понимает и точно отвечает на запросы в рамках заданной области.
  • Тестирование ограничений: Тестирование ограничений оценивает, как чатбот обрабатывает неподходящие или неожиданные вводы пользователя. Это включает тестирование реакции чатбота на недопустимые или бессмысленные вопросы и выявление результата, когда чатбот сталкивается с сбоями или ошибками. Тестирование ограничений помогает выявить потенциальные уязвимости и улучшить обработку ошибок и пользовательский опыт.
  • Конверсационные факторы: Чатботы полагаются на потоки беседы для предоставления значимого и интересного взаимодействия. Проверка различных потоков беседы важна для оценки ответов чатбота в различных сценариях. Это включает оценку способности чатбота понимать намерение пользователя, обрабатывать несколько поворотов в разговоре и предоставлять соответствующие и последовательные ответы. Оценка конверсационных факторов помогает оптимизировать навыки чатбота ведения беседы и улучшить пользовательский опыт.

10. Тестирование робототехники

Тестирование робототехники моделирует сценарии реального мира и оценивает поведение систем или алгоритмов в этих сценариях. Тестирование поведения на основе симуляции включает отладку алгоритма, обнаружение объектов, тестирование реакции и проверку определенных целей.

Для обеспечения всестороннего тестирования следует использовать как низкоуровневые 2D симуляции, так и высокоуровневые 3D симуляции. Первые подходят для тестирования поведения на уровне модуля, а последние – для тестирования поведения на уровне системы. Это позволяет рассмотреть разные уровни сложности и точности в симуляциях.

Процесс также тестирует сценарии доступности и недоступности оборудования. Эти сценарии оценивают поведение и производительность системы или алгоритма в различных условиях оборудования, обеспечивая надежность и приспособляемость в разных средах.

Приоритезируйте тестирование ваших приложений ИИ

Быстро развивающаяся сфера программных приложений требует инновационных подходов к тестированию приложений ИИ. Если ваш бизнес использует или предлагает решения ИИ, вам необходимо отдавать приоритет всесторонним методологиям тестирования для обеспечения точности, безопасности и включительности.