Ⅰ 软件测试教程最好是哪家的

在前期考察的时候你千万确认以下几件事情：

1. 是否会签署保障就业协议？

2. 是否承诺了最低保障月薪？

3. 最后万一没有就业怎么办？

4. 是否有就业方面培训课程？

5. 是否有就业老师专职负责你的就业？

Ⅱ 图灵测试反映怎么样的人工智能的思想

什么是图灵测试？
在一篇1950年发表的著名论文《Computing Machinery and Intelligence》中，数学家阿兰·图灵详细讨论了“机器能否拥有智能？”的问题。有趣的是，作为计算机科学与人工智能领域共同的先驱，图灵成功定义了什么是机器，但却不能定义什么是智能。正因如此，图灵设计了一个后人称为图灵测试的实验。图灵测试的核心想法是要求计算机在没有直接物理接触的情况下接受人类的询问，并尽可能把自己伪装成人类。如果“足够多”的询问者在“足够长”的时间里无法以“足够高”的正确率辨别被询问者是机器还是人类，我们就认为这个计算机通过了图灵测试。图灵把他设计的测试看作人工智能的一个充分条件，主张认为通过图灵测试的计算机应该被看作是拥有智能的。

具体就操作层面来说，图灵在他的论文原文中是这样定义图灵测试的[2]：
“我们称下面这个问题为“模仿游戏”。游戏参与者包括一个男人，一个女人，以及一个任意性别的询问者。询问者与另两个人待在不同的房间里，并通过打字的方式与他们交流，以确保询问者不能通过声音和笔迹区分二者。两位被询问者分别用X和Y表示，询问者事先只知道X和Y中有且仅有一位女性，而询问的目标是正确分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面，两位被询问者X和Y的目标都是试图让询问者认为自己是女性。也就是说，男性被询问者需要把自己伪装成女性，而女性被询问者需要努力自证。现在我们问：如果我们把“模仿游戏”中的男性被询问者换成计算机，结果会怎样？相比人类男性，计算机能否使询问者更容易产生误判？”
这里有几个细节值得注意，它们在很大程度上决定了图灵测试的有效性。

（1）首先，图灵测试中询问者与被询问者之间进行的并不是普通的日常聊天，询问者的问题是以身份辨别为目的。这种情况下询问者通常不会花费时间寒暄和拉家常，而是会开门见山地说“为了证明你的身份，请配合我回答下面问题…”。事实上，目前网络上聊天机器人有时能够以假乱真，往往是采用了在用户在不知情的情况下尽量把谈话引到没有鉴别力的话题上的策略（例如“谈谈你自己吧”）。

（2）其次，图灵测试中人类被询问者的参与是必不可少的，她的存在是为了防止计算机采取“消极自证”的策略，例如拒绝正面回答问题，或者答非所问闪烁其词，就像一个真正的不合作的人所做的一样。在这种情况下，另一个积极自证的人类被询问者可以保证询问者总是有足够的信息做出判断。类似的情况也适用于当计算机试图模仿正在牙牙学语的幼童或头脑不清的病人等“特殊人类”时。

（3）另外，图灵测试的原则是要求询问的交互方式本身不能泄露被询问者的物理特征。在图灵所处的年代这几乎只能全部通过基于文本的自然语言来完成，因此图灵限定测试双方基于打字进行交流。但在多媒体技术发达的今天，视频、音频、图片等等“虚拟内容”都可以通过计算机以非物理接触的形式呈现（这当然是60年前的图灵不能预知的！）。因此，允许询问者在图灵测试中使用多媒体内容作为辅助材料进行提问（例如“请告诉我这个视频的笑点在哪儿”）似乎是对原始图灵测试定义的一个自然合理的补充[3]。

（4）最后，今天一般意义上理解的图灵测试不再严格区分人类参与者的性别。通常我们允许人类被询问者是任意性别，而询问者的目标也随之变成辨别哪一位被询问者是人类。

除此之外，完成一次具体的图灵测试还要注意很多操作细节，例如多少人参与测试算“足够多”，多长的讯问时间算“足够长”，多高的辨别正确率算“足够高”，如何挑选人类询问者和被询问者才能代表“人类”的辨别和自证能力，等等。由于图灵测试的巨大影响力，几十年来一直有人尝试挑战它，不时就会传出“某某计算机程序成功通过图灵测试”的消息。我想，正是对于意义深远的实验，我们才理应格外审慎。只有在仔细检查上面所列和其他一些重要细节之后，我们才能对其结果的有效性做出正确判断。类似几年前“超光速实验”那样的闹剧应该尽量避免。

图灵测试与人工智能是什么关系？
如果有一天机器真的通过了图灵测试，这到底意味着什么？这个问题涉及到图灵测试与人工智能的关系。的确，几乎所有有关人工智能的书籍都会谈到图灵测试，但一个经常被误解的地方是，图灵测试是作为一个人工智能的充分条件被提出的，它本身并没有，也从未试图定义智能的范畴。这一点图灵在他的论文里写的很清楚：
“机器能否拥有智能，为了回答这个问题我们应该首先定义‘机器’和‘智能’。一种可能性是根据大多数普通人的日常理解去定义这两个概念，但这样做是危险的。… … 在这里我并不打算定义这两个概念，而是转而考虑另一个问题，它与原问题密切相关，同时可以被更清楚无疑地表达。… …（图灵测试的描述）… …可能有人会说这项测试对机器而言过于严格——毕竟人类也无法反过来成功伪装成机器，这只需检查算术的速度和正确度即可辨别。难道被认为拥有智能的机器就不能表现出和人类不同的行为么？这是一个很有力的反对意见，但至少不管怎样，假如我们有能力制造出一个可以成功通过测试的机器的话，也就无需为这个反对意见烦恼了。”

图1：智能行为与人类行为的关系

借助集合的概念我们可以更容易地理解图灵测试与人工智能的关系。如图1所示，“所有智能行为”对应的集合和“所有人类行为”对应的集合既有交集又互有不同。在全部智能行为中有一些是人类靠自身无法做到的（比如计算出国际象棋中白棋是否必胜），但无论如何人类都被认为是有智能的，因此，在各方面都能达到“人类水平”— 也就是完成两个集合的交集部分—就应该被认作是“拥有智能”的。[4]另一方面，人类行为并不总是和智能相关。图灵测试要求机器全面模拟“所有人类行为”，其中既包括了两个集合的交集，也包括了人类的“非智能”行为，因此通过图灵测试是 “拥有智能”的一个有效的充分条件。

图灵本人对机器能够通过他的测试相当乐观，他大胆预测“到2000年左右时，一台拥有1GB内存或类似规模的计算机可以在接受普通人5分钟的询问之后，使他们的判断正确率不超过70%”。然而直到2014年的今天，仍然没有任何机器被公认为已经通过图灵测试。有趣的是，这一失败事实反而还带来了一个我们再熟悉不过的应用 - 图形验证码。（每一次输入验证码都是一次图灵测试！）

图灵测试问题的进展缓慢与目前人工智能学界对图灵测试这个“充分条件”的研究热情不高有关。[5]这一部分上由于主流人工智能研究与图灵测试所追求的目标之间存在差异，同时也因为图灵测试本身难度巨大。下面我们通过人工智能研究的三个重要特征来进一步讨论图灵测试与人工智能之间的异同，以及为什么图灵测试不大可能在短时间内解决。

一、主流人工智能研究关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程

在这方面图灵测试的思想和人工智能学界是完全一致的。只关注外部行为是一个典型的功能主义/行为主义风格的做法，事实上这也是一个人工智能经常被外界所指摘的地方。严格的“主观思考”定义要求智能体具有自我意识。但一方面，从严格的科学方法讲，我们甚至并不真的确定是否有客观证据证实 “意识”的存在。更重要的是，人们发现智能行为和主观思考完全可以被看作是两个独立的问题来考虑，二者并不必要纠缠在一起。具体来说，可以从数学上证明任何一台数字计算机的行为都可以用查表的方式机械地模拟。假设我们真的制造了一台具有“意识”的机器A，我们总可以制造另一台机器B以查表的方式来机械地模拟A的内部运行，问题是B是否具有意识？如果每一台“拥有”意识的机器都能被一台B这样的“机械查表式”的机器所模拟，那么我们就无法通过外部行为来断定一个机器在内部上是真的在“思考”还是只是在模拟“思考”的过程，[6] 因此“是否拥有意识”从行为主义的角度也就成了相对独立的“另外一个问题”。同时，“拥有意识的机器总可以被没有意识的机器模拟”也说明“拥有意识”并不能给机器带来额外的“行为能力”，这进一步降低了“拥有意识”在行为主义者眼中的重要性。

基于外部行为与主观思考之间的独立性，主流人工智能研究和图灵测试把实现外部行为作为唯一目标，这样的观点被称为弱人工智能观点。我们知道每个学科的研究都基于一个“基本假设”展开。比如支撑物理研究的基本假设是“万物运转都受一套普适的、永恒的规律所约束”，而物理研究的目的“只是”找出这套规律是什么。类似的，“弱人工智能假设”(weak AI hypothesis) 认为经过良好设计的计算机可以表现出不低于人类智能水平的外部智能行为。可以说主流人工智能研究是以弱人工智能假设为出发点，研究如何实现这样一个计算机。

图3：“机械查表式”的机器 – 西尔勒的“中文屋子”实验

二、主流人工智能研究关注如何模拟人类的纯粹智能活动，而不是全部脑力活动

就像前面提到的，人类的脑力活动 (mental process) 不仅包括智能，同时具有情感、审美能力、性格缺陷、社会文化习惯等等一系列“非智力特征”。因为图灵测试的模仿对象是普通人，事实上它对这些非智力特征的要求甚至可能还高过对纯粹智力的要求——作为一个普通人，他/她完全有可能对国际象棋一窍不通，但却不大可能从照片分辨不出美女/帅哥来。

当然，“非智力特征”的引入本身并不妨碍图灵测试成为一个有效的充分条件，但除非我们假设所有这些“非智力特征”都是拥有智能之后的必然产物，否则不得不承认图灵测试确实在机器智能这个核心问题之外加入了过多充满挑战却又显得不那么相关的因素。就像《人工智能》这本经典教科书里写到的，“航空领域试图制造性能良好的飞机，而不是使飞机飞得如此像鸽子以至于可以骗过其他鸽子。”人工智能研究确实应该更多关注与智力活动相关的抽象功能和一般原则。

三、人工智能的最终目标是能够综合适应“人类所在环境”的单一智能体，而不是专门解决特定数学问题的算法

在这一点上图灵测试与人工智能研究的最终目标也是一致的，只不过现有的人工智能水平离这一目标还相去甚远。事实上“综合模拟人类的智力活动”正是人工智能区别于其他计算机科学分支的地方。我们通过比较人工智能软件与传统软件来说明这一点。首先从最广义的角度看，传统软件也应属于人工智能的范畴：实际上很多早期的计算机科学家，比如图灵，就是以人工智能为动力展开对计算机科学的研究。所谓“计算”本来就是诸多人类智能活动中的一种。一个从未接触过计算机的人也许很难说清 “从一个数列中找出所有素数” 和“从一张照片中找出一只狗”哪个更有资格代表“智能”（前者属于传统软件范畴，后者属于传统人工智能范畴）。但另一方面，传统软件并不代表人工智能的全部内涵。粗略讲，我们可以认为传统软件对应了这样一类“计算问题”，它们的共同特点是，问题本身是用一个算法（或非构造性的数学描述）来描述的，而对它们的研究主要关注在如何找到更好的算法。[7]而我们称之为“人工智能问题”的问题可以理解为另一类“计算问题”，它们的共同特点是无法用算法或从数学上对问题进行精确定义，这些问题的“正确答案”从本质上取决于我们人在面对这类问题时如何反应。对于人工智能问题，我们可以基于数学模型或计算模型来设计算法，但问题的本质并不是数学的。

通用人工智能（Artificial General Intelligence）基于弱人工智能假设，以全面模拟人类的所有智力行为为目标。注意到图灵测试作为一个充分条件，是不可能在通用人工智能真正实现之前得到解决的。另一方面，可以说现有每一个AI分支的成功都是通过图灵测试的必要条件，而它们中的大部分还没有达到“人类水平”。因为我们不可能穷尽所有人类智能行为，必须依赖有限个具有通用性的模型和算法来实现通用智能。目前人们仍然只能基于一些简单初等的模型来设计学习、推理、和规划算法。这些AI分支的研究都默认基于针对自己领域问题的弱人工智能假设，而支撑这些子领域研究的动力往往是其巨大的社会实用价值。它们固然已经在很多具体应用领域成绩斐然，但看起来离图灵测试所要求的水平仍然相差甚远。

Ⅲ 软件测试需要学什么 发展趋势怎么样

很多人想要学习软件测试却不得其法，分享软件测试学习路线，帮助大家快速入行软件测试。

第一阶段

为软件测试环境配置与管理，你需要熟练掌握在物理机、虚拟机、容器下的快速部署测试环境的方法，完成SVN文件配置服务器搭建、LAMP环境搭建配置管理、Linux内核配置与定制、Docker&K8S搭建部署，获得全栈测试工程师必备技能——测试环境配置管理能力。

第二阶段

为全栈测试数据管理与数据库测试，你要熟练掌握主流数据库管理系统（DBMS）中的数据定义、数据控制与数据操作方法，完成电商平台数据库设计、ERP系统数据库设计两大项目，最终目的是获得在互联网行业与金融行业进行测试时应当具备的数据使用能力与数据操作能力，同时获得在主流数据库中进行数据库测试的能力。

第三阶段

为Web栈测试技术，你要熟练掌握Web前端的必备测试开发方法，要完成垂直领域电商前台项目测试，最终获得简单Web测试开发的能力，具备Web手工测试与Web自动化测试的必备能力。

第四阶段

为全栈通用测试技术，你要熟练掌握全栈测试的测试方法、熟悉软件测试流程，要完成协同办公平台系统测试、电商平台系统测试、教育实践平台系统测试、用友金融平台系统测试，最终掌握全栈测试通用技术的能力，获得全栈测试必备能力。

第五阶段

为测试开发技术，你要熟练掌握面向对象必备开发技术，完成B2B电商平台后台开发项目，最终获得面向对象的初级编程能力，同时具备进阶自动化测试与性能测试的必备能力。

第六阶段

为移动栈测试技术，你要熟练掌握移动端手工测试与自动化测试方法，要完成Android App测试项目，最终获得在移动端进行各项测试的能力，掌握主流移动端自动化测试工具的熟练使用能力。

第七阶段

为Web栈自动化测试技术，你要熟练掌握自动化测试框架构建与自动化测试脚本开发方法，熟练运用主流测试工具完成高效的自动化测试，要完成人力资源管理系统自动化测试，最终获得自动化测试的能力，掌握主流自动化测试工具的熟练使用能力，具有独立完成自动化测试脚本开发的能力。

第八阶段

为高级自动化测试技术，你要熟悉性能测试方法，熟练运用主流测试工具进行接口测试。要完成慕课(MOOC)系统性能测试、跨平台系统接口测试，最终获得性能测试、接口测试的必备能力，掌握性能测试与接口测试的高阶测试技术。

行业前景好：PC软件、互联网软件、手机软件、嵌入式软件、硬件等，都需要测试，只要有软件和硬件，就需要测试，现在市场上专业性强的软件测试工程师又比较稀少，软件测试发展前景好。

Ⅳ 官方的机器人考试只有《全国青少年机器人技术等级考试》吗有没有针对人工智能技术水平的考试

有的。现在有一个《青少年人工智能技术水平测试》。这个考试面向小学、初中、高中及以上学生。考试所用器材必须通过工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心（中国软件评测中心）的评测，达到安全级别方可参加考试。考试形式分为上机理论考试与实践操作考试。考试共划分为10个等级，逐级进行考核。该考试由北京大学负责题库编纂，具备极强权威性，工信部考试中心与中国电子教育学会共同颁发证书，证书含金量非常高。参加该考试可以建立对人工智能领域的全面认识，为掌握人工智能相关知识和技能提供规范的鉴定，提高参与者的各方面综合能力。

Ⅳ 上海深视科技人工智能视觉检测软件跟intel有什么关系

技术上有一定的合作关系吧

Ⅵ 人工智能那么火，在黑马程序员学完测试能做人工智能吗

测试是测试人工智能是人工智能，现在你学什么能做什么就不错了？你还想学这个做那个，有点异想天开。

Ⅶ 青少年人工智能技术水平测试与机器人等级考试有什么区别

根据现在能收集到的信息是：机器人等级考试是电子学会开发运营的“项目专”，电子学属会为中国科协下属的社会团体之一，机器人等级考试宣传到四五级之后就暂停一段落了，可能是题库和考纲的制定方面有点滞后。青少年人工智能水平测试是工信部教育与考试中心运营的“项目”，考试宣传的是有10级，刚开始推广半年左右。
从级别来说，机器人等级考试没有人工智能水平测试的级别高。从考试范围来说，人工智能的概念其实是包含了机器人的。
另外两种考试的难度不同，相比较而言青少年人工智能技术水平测试要考察的更全面，更深入，导致考试难度更大。当然这样带来的好处就是人工智能水平测试的等级考试更有含金量，更有公信力。假如像机器人等级考试那样每次都是百分之九十多的通过率，也就没多大意义了。
总之考试只是对青少年所学知识的一种考察和评测，主要目的是促进我国青少年对未来人工智能技术的学习热情，打好基础。

Ⅷ AI人工智能系统检测我的性别为男性。而且颜值超过普通男性。说明什么

说明AI要加入声音识别分辨功能！你成功的骗过了作风严谨的机器。

Ⅸ 计算机辅助测试人工智能的应用领域之一，对不呀

题目 不怎么正确 表达有点模糊
计算机 是主要辅助工具 把 应该