AI的人性化之路
本文关注的重点只有一个：人工智能该如何实现人性化 ， 从而切实建立起自身可信度 。
人类很难相信自己无法理解的机器 ， 并最终阻碍了我们从这一创新技术中切实受益 。
这个问题在软件测试自动化领域表现得尤其明显 ， 因为此类系统的意义就是在应用方案发布之前找到其中存在的潜在问题 。 如果不了解具体流程 ， 我们要如何确定测试结果的正确性?如果做出了错误决定 ， 该怎么办?如果AI系统遗漏了某些问题 ， 我们该如何发现或者做出响应?
为了解决这个难题 ， 必须将ML算法与测试体系结合起来 ， 实现决策制定与相应数据间关联关系的可视化 。 只有这样 ， 我们才能彻底告别暗箱式AI 。 这是一项踏踏实实的工作 ， 没有奇迹、没有魔法 ， 可以依赖的只有不懈努力与对机器学习美好未来的憧憬 。

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