AI和聰明的算法之間的區(qū)別在于它的編程方式

人工智能（AI）將徹底改變軟件測試，使其成為當今最重要的技術。人工智能已經(jīng)找到了進入自動化測試工具的方式，從人工智能支持的視覺識別和智能測試建議，到風險分析和錯誤查找。在質(zhì)量檢查周期的每個步驟中，我們都看到了AI的注入，以加速測試的創(chuàng)建，維護和執(zhí)行。這次演變引發(fā)了許多與AI融合的新技術的共同問題，而我在主持網(wǎng)絡研討會“ 更快和更智能的軟件測試的人工智能”時收到了一個問題?！?/p>

AI和聰明的算法之間的區(qū)別在于它的編程方式。如果您是最終用戶或消費者，則可以在兩點上與計算機系統(tǒng)或技術進行交互：1 /起點-收集輸入并輸入到系統(tǒng)中; 2 /終點-產(chǎn)生的輸出是來自計算機的結果。系統(tǒng)。但是，中間發(fā)生的是最重要的事情：旅程。許多程序員和工程師通常難以理解這一旅程，因此很難區(qū)分AI和算法。三種類型的程序化旅行可以使用AI與聰明的算法來幫助對系統(tǒng)進行分類：1 /基本，2 /復雜和3 / AI。

如果定義的輸入導致定義的輸出，則可以將系統(tǒng)的行程歸類為算法。程序在開始和結束之間的行為或過程模擬了公式化決策制定背后的基本計算能力。

如果系統(tǒng)能夠根據(jù)一組復雜的規(guī)則，計算或解決問題的操作來獲得定義的輸出，則可以將該系統(tǒng)的行程歸類為復雜的算法。與基本算法相似，此程序行為模仿了公式化但更復雜的決策背后的計算能力。

在AI系統(tǒng)中，未定義輸出，而是根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的復雜映射進行指定，然后將其與每個輸出相乘。該程序的旅程模仿了人類根據(jù)收集到的信息做出決定的能力。智能系統(tǒng)越能根據(jù)其他輸入來改善輸出，人工智能的應用就越先進。