在信息化與智能化浪潮的推動下，人工智能技術(shù)于態(tài)勢感知、指揮決策、行動控制等領(lǐng)域，正發(fā)揮著日益關(guān)鍵的作用。因此，智能軟件的測試工作愈發(fā)顯得不可或缺。然而，傳統(tǒng)的測試流程和方法在面對智能軟件的復(fù)雜性與創(chuàng)新性時，顯得力不從心。本文先深入剖析智能軟件的核心技術(shù)、應(yīng)用及其獨特特性，再對智能軟件的測試流程進(jìn)行設(shè)計，最后，從智能算法測試、智能算力測試等多個維度，對測試類型進(jìn)行深入分析，旨在為智能軟件的測試工作給出有益建議。

一、引言

目前人工智能、大數(shù)據(jù)和高性能計算等前沿技術(shù)已成功用于指揮控制、數(shù)據(jù)處理、輔助決策等領(lǐng)域，不僅攻克了諸多技術(shù)難題，還顯著提升了裝備的性能，推動裝備從機(jī)械信息化向智能化的跨越發(fā)展。未來，人工智能技術(shù)與裝備的深度融合將是國防裝備發(fā)展的重要方向，智能軟件的測試工作因此就顯得尤為重要。然而，傳統(tǒng)軟件的測試流程、測試類型及方法在面對智能軟件的獨特性和復(fù)雜性時，已顯露出其局限性，無法滿足測試的需求，故對其展開深入研究顯得尤為迫切。

二、智能軟件概述

智能軟件，作為一類能夠模擬人類智能行為，輔助或替代人類完成特定任務(wù)的軟件系統(tǒng)。該軟件深度集成了機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等前沿技術(shù)，具備了態(tài)勢感知、信息融合、自主決策等多項高級功能。智能軟件的核心在于其先進(jìn)的智能模型或算法，這些模型或算法基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理以及計算機(jī)視覺等核心技術(shù)而構(gòu)建，使得智能軟件能夠高效地處理復(fù)雜信息，實現(xiàn)精準(zhǔn)決策與智能控制。

三、智能軟件測試流程設(shè)計

（一）測試需求分析與策劃

1.測試需求分析

根據(jù)測評任務(wù)書、合同、被測軟件的需求規(guī)格說明或設(shè)計文檔等效文件，對測評任務(wù)進(jìn)行測試需求分析。分析的主要內(nèi)容包括：1）確定需要的測試類型及其測試要求，并進(jìn)行清晰的標(biāo)識，以便于后續(xù)的識別和管理；2）確定測評類型中的各個測評項及其優(yōu)先級；3）根據(jù)被測軟件的重要性、測評目標(biāo)和約束條件，確定每個測評項的測評充分性要求；4）確定每個測評項應(yīng)覆蓋的范圍及其覆蓋程度；5）制定每個測評項的測評終止要求，包括正常終止的條件，可能導(dǎo)致測評過程異常終止的情況。

2.測試策劃

根據(jù)測評任務(wù)書、合同、被測軟件的需求規(guī)格說明或設(shè)計文檔等效文件，策劃一般包括：1）確定測試策略；2）確定測試需要的技術(shù)或方法；3）確定要受控制的測試工作產(chǎn)品，列出清單；4）確定用于測試的資源要求，包括軟硬件設(shè)備、環(huán)境條件、人員數(shù)量和技能等要求；5）進(jìn)行測試風(fēng)險分析；6）確定測試任務(wù)的結(jié)束條件；7）確定被測軟件的評價準(zhǔn)則和方法；8）確定需采集的度量及采集要求；9）將測評策劃結(jié)果按要求形成測評大綱。

（二）測試設(shè)計與實現(xiàn)

根據(jù)測試大綱進(jìn)行測試設(shè)計和實現(xiàn)，一般包括如下工作：1）按需要分解測試項；2）說明最終分解后的每個測試項；3）設(shè)計測試用例；4）確定測試用例的執(zhí)行順序；5）準(zhǔn)備和驗證所有測試用數(shù)據(jù)；6）準(zhǔn)備并獲取測試資源；7）建立和校核測試環(huán)境，記錄校核結(jié)果，說明測試環(huán)境的偏差。

（三）測試執(zhí)行

按照測試大綱和測試說明的內(nèi)容和要求執(zhí)行測試，如實填寫測試原始記錄，一般包括以下方面：根據(jù)每個測試用例的期望測試結(jié)果、實際測試結(jié)果和評估準(zhǔn)則，判定測試用例是否通過；當(dāng)測試用例不通過時，應(yīng)根據(jù)不同的缺陷類型，采取相應(yīng)的措施；所有的測試用例都執(zhí)行完畢后，應(yīng)根據(jù)測試的充分性要求和有關(guān)原始記錄，分析測試工作是否充分，是否需要進(jìn)行補(bǔ)充測試。

在測試執(zhí)行階段，智能軟件測試不僅沿襲了傳統(tǒng)的手動設(shè)計測試場景、編寫測試數(shù)據(jù)、執(zhí)行測試用例的方法，更引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的先進(jìn)技術(shù)。這些技術(shù)能夠自動生成測試用例和測試數(shù)據(jù)，通過模擬用戶操作或調(diào)用接口調(diào)用等方式，實現(xiàn)測試用例自動執(zhí)行，并實時收集和分析測試結(jié)果，利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，自動識別異常模式和潛在問題，從而更快速、更準(zhǔn)確地定位故障。

四、智能軟件的測試類型分析

（一）智能算法測試

智能算法測試旨在驗證與評估算法性能，確保其在實際應(yīng)用中準(zhǔn)確、可靠且高效。測試內(nèi)容涵蓋代碼規(guī)范性、正確性、收斂性、魯棒性等多個方面，確保算法性能全面達(dá)標(biāo)。

代碼規(guī)范性測試采用工具和人工模型設(shè)計審查相結(jié)合的方式，識別算法模型潛在缺陷以指導(dǎo)動態(tài)測試。

算法正確性測試是指算法正確預(yù)測結(jié)果的概率，與模型的功能需求直接相關(guān)。正確性評估要素主要包括數(shù)據(jù)精度滿足性、模型設(shè)計正確性、代碼實現(xiàn)正確性、計算結(jié)果正確性等。

算法收斂性測試用于評估影響算法收斂的相關(guān)要素，主要包括優(yōu)化參數(shù)數(shù)量、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)數(shù)量、擬合程度、是否收斂及收斂值、收斂穩(wěn)定性等。

算法魯棒性測試用于評估算法避免由于異常和極端等情況的危害導(dǎo)致自身失效的能力，一般包括數(shù)據(jù)干擾魯棒性、數(shù)據(jù)分布遷移魯棒性、離群數(shù)據(jù)魯棒性、對抗數(shù)據(jù)魯棒性等。

（二）智能算力測試

訓(xùn)練算力測試是指對機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中所使用的計算資源進(jìn)行性能測試和評估的過程。測試指標(biāo)包括訓(xùn)練時間、訓(xùn)練速度、資源利用率、每秒浮點運(yùn)算次數(shù)（FLOPs）、模型的參數(shù)量等。

推理算力測試關(guān)注模型在實際應(yīng)用中的響應(yīng)速度、準(zhǔn)確性以及資源利用效率。通過采用一系列標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，模擬真實應(yīng)用場景中的數(shù)據(jù)輸入，并觀察模型的推理時間和準(zhǔn)確率，以及在推理過程中所使用的計算資源（如CPU、GPU等）以及內(nèi)存和存儲的占用情況等。

（三）數(shù)據(jù)質(zhì)量測試

數(shù)據(jù)完整性測試關(guān)注以下幾個方面：數(shù)據(jù)在軟件中的輸入、處理和輸出過程中的完整性，關(guān)注數(shù)據(jù)是否被污染、各類樣本的數(shù)量是否均衡完整；數(shù)據(jù)在存儲過程中的穩(wěn)定性，確保數(shù)據(jù)在存儲介質(zhì)中不會被破壞或丟失，以及在需要時能夠完整地恢復(fù)出來；數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和一致性。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性測試關(guān)注以下幾個方面：實際數(shù)據(jù)與預(yù)期數(shù)據(jù)是否存在偏差或錯誤；數(shù)據(jù)間的邏輯關(guān)系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；數(shù)據(jù)集標(biāo)注信息是否完備并準(zhǔn)確無誤。

數(shù)據(jù)安全性測試關(guān)注以下幾個方面：加密算法的可靠性；訪問控制的嚴(yán)格性；數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)的有效性。

（四）智能體測試

智能體的測試聚焦于完整集成的軟硬件系統(tǒng)，由軟件配置項（含智能部件和非智能部件）和硬件組成，主要驗證智能系統(tǒng)是否滿足運(yùn)行方案、系統(tǒng)/子系統(tǒng)規(guī)格所規(guī)定的任務(wù)能力、功能、性能、接口等各項要求，確保系統(tǒng)實現(xiàn)與需求一致。測試類型包括功能測試、性能測試、接口測試、安全性測試、可靠性測試、復(fù)雜性測試、覆蓋率測試、兼容性測試和維護(hù)性測試。

五、結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的日新月異和智能軟件應(yīng)用場景的日益豐富，智能軟件測試正迎來前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在汲取傳統(tǒng)測試技術(shù)精華的同時，我們必須持續(xù)深入研究智能軟件測試的核心技術(shù)，強(qiáng)化測試數(shù)據(jù)的生成和處理能力，提高測試的自動化和智能化水平。

作者單位：中國軟件評測中心