Principales tendencias en pruebas de aplicaciones basadas en IA que necesitas conocer

Tendencias en pruebas de aplicaciones basadas en IA

Los gerentes de ingeniería comprenden mejor que la mayoría el ritmo implacable al que está evolucionando el mundo de la inteligencia artificial (IA). Es probable que se le haya asignado la tarea de integrar esta tecnología en sus ofertas y asegurarse de que todo funcione sin problemas para avanzar en su negocio.

Afortunadamente, con estos avances en IA, también están surgiendo nuevos enfoques para la prueba, automatización y aseguramiento de calidad (QA), lo que abre nuevas puertas para la prueba de aplicaciones de IA.

¿Cómo están probando los líderes de ingeniería las aplicaciones de IA y ML en 2023? Aquí están los 10 principales métodos de prueba de aplicaciones de IA que necesita conocer.

1. Prueba de calidad de datos

Utilice puntos de referencia para evaluar el estado de sus datos. Si bien los objetivos de cada empresa pueden variar, los datos de alta calidad generalmente significan que los datos son:

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• Libres de errores: No hay errores tipográficos ni problemas con la estructura y el formato.
• Consolidados: Los datos están asegurados en un sistema centralizado en lugar de estar dispersos en varios sistemas.
• Únicos y exclusivos: Los datos no se duplican.
• Actualizados: La información que presenta es oportuna y relevante.
• Precisos: Ofrece información precisa para ayudar a su negocio a tomar decisiones informadas.

Probar la calidad de los datos significa identificar datos mal etiquetados, obsoletos o irrelevantes mediante la comparación de la información de una empresa con verdades conocidas establecidas. En este nivel de prueba, puede ser tan simple como crear un perfil de datos para un conjunto de datos, un proceso conocido como generación de datos sintéticos. Utilizando las validaciones definidas de este conjunto de datos, las empresas pueden clasificar si sus datos son válidos o no y, por lo tanto, medir su calidad.

2. Prueba de sesgo

Otra prueba importante que está ganando popularidad es la prueba de sesgo. El sesgo de un sistema de inteligencia artificial depende en gran medida de los datos que recopila.

Por ejemplo, un informe de 2016 encontró que Amazon estaba sesgado hacia los solicitantes de TI masculinos. Cuando el gigante del comercio electrónico entrenó a sus bots de IA para encontrar a los mejores candidatos para el trabajo, utilizó los currículums de los empleados actuales como bases de datos, que eran predominantemente masculinos. Según esta información, su IA concluyó que solo los candidatos masculinos serían los mejores empleados de TI, lo cual no es cierto.

Para evitar cometer los mismos errores, debe realizar pruebas de sesgo cuando implemente sus algoritmos en línea.

En 2016, las pruebas de sesgo eran simplemente un análisis de los requisitos para establecer la respuesta adecuada a un conjunto de entradas. Ahora, no es tan claro. Necesita más variedad y más opciones. Desea crear múltiples casos de prueba para tener en cuenta todas las variables posibles en lugar de producir solo un escenario utilizando un conjunto de datos.

Aunque los resultados no siempre serán perfectos, aún proporcionan un enfoque mejor, más justo y más completo para eliminar el sesgo y desarrollar aplicaciones de IA más inclusivas.

3. Evaluación y prueba de modelos de IA

La evaluación y prueba de modelos de IA lo ayudan a predecir resultados a partir del análisis y la evaluación. Implica tres pasos:

1. Dividir el conjunto de datos
2. Ajustar los hiperparámetros
3. Realizar la normalización en el lote

Dividir el conjunto de datos

Durante la primera fase de la prueba de IA, los datos recopilados se separan en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

El conjunto de entrenamiento incluye hasta el 75% del conjunto de datos y asigna pesos y sesgos al modelo.

El conjunto de validación consta del 15% al 20% de los datos durante el entrenamiento para evaluar la precisión inicial y ver cómo se adapta, aprende y ajusta los hiperparámetros del modelo. En esta etapa, el modelo solo considera los datos de validación pero aún no los utiliza para aprender los pesos y sesgos del modelo.

El conjunto de prueba comprende entre el 5% y el 10% del conjunto de datos en general. Se utiliza para la evaluación final como un conjunto controlado, libre de sesgos.

Ajustar los hiperparámetros

La segunda fase del proceso de prueba es ajustar los hiperparámetros. En esta etapa, los desarrolladores pueden controlar el comportamiento del algoritmo de entrenamiento y ajustar los parámetros en función de los resultados de la primera fase.

En el contexto de la IA y el aprendizaje profundo, los posibles hiperparámetros pueden incluir:

• Tasa de aprendizaje
• Anchura del kernel de convolución
• Número de unidades ocultas
• Técnicas de regularización

Realizando Normalización

Finalmente, realizar la normalización por lotes implica dos técnicas: normalización y estandarización, para transformar los datos en la misma escala durante la preparación del entrenamiento.

Una vez que el modelo de IA ha sido suficientemente entrenado, ajustado y normalizado, es hora de evaluar su rendimiento a través de la matriz de confusión, el AUC ROC, el puntaje F1 y otras métricas de precisión/precisión.

Realizar este riguroso proceso es esencial para ver qué tan efectivos y precisos son tus algoritmos.

4. Pruebas de Seguridad

Probar la seguridad de tus aplicaciones de IA requiere combinar enfoques de prueba de seguridad tradicionales y consideraciones específicas para sistemas de IA. Considera los siguientes puntos para comenzar:

• Comprender los conceptos de IA: Familiarízate con los conceptos y componentes fundamentales de la IA, como los algoritmos de aprendizaje automático, el preprocesamiento de datos y el entrenamiento de modelos. Esta comprensión te ayudará a identificar posibles riesgos de seguridad y vectores de ataque específicos para aplicaciones de IA.
• Identificar objetivos de seguridad y riesgos: Determina los objetivos de seguridad y los posibles riesgos asociados con la aplicación de IA. Considera aspectos como la privacidad de los datos, la integridad del modelo, los ataques adversarios y la robustez ante variaciones en la entrada. Este paso te ayudará a dar forma a tu estrategia de prueba.
• Seguridad de los datos: Evalúa la seguridad de los datos utilizados para el entrenamiento, la validación y la inferencia. Analiza la privacidad de los datos, las prácticas de almacenamiento, manejo y los controles de acceso. Asegúrate de que los datos sensibles estén debidamente protegidos y se sigan las regulaciones de privacidad.
• Arquitectura del sistema e infraestructura: Analiza la arquitectura e infraestructura de la aplicación de IA. Considera aspectos de seguridad como la autenticación, la autorización y el cifrado. Verifica que se sigan las mejores prácticas de seguridad en el diseño e implementación del sistema.
• Validación y saneamiento de la entrada: Presta atención a los mecanismos de validación y saneamiento de la entrada. Verifica que la aplicación maneje correctamente los datos de entrada para evitar vulnerabilidades comunes, como ataques de inyección o desbordamientos de búfer.
• Componentes de terceros: Evalúa la seguridad de cualquier biblioteca, marco o componente de terceros utilizado en la aplicación de IA. Asegúrate de que estén actualizados, libres de vulnerabilidades conocidas y correctamente configurados.
• Herramientas de prueba de seguridad: Utiliza herramientas de prueba de seguridad diseñadas específicamente para aplicaciones de IA, como herramientas de fuzzing o análisis de código adaptadas a modelos de aprendizaje automático.
• Documentación e informes: Documenta tus hallazgos, recomendaciones y resultados de prueba. Crea un informe completo de pruebas de seguridad que describa las vulnerabilidades identificadas, los riesgos y las mitigaciones.

5. Pruebas de Rendimiento y Escalabilidad

Para realizar pruebas de rendimiento de una aplicación de IA, es crucial tener un entendimiento completo de la arquitectura, los componentes y el flujo de datos de la aplicación. Las pruebas de volumen, resistencia y estrés son los tipos más importantes de pruebas de rendimiento que se deben realizar en aplicaciones de IA para evaluar su rendimiento y escalabilidad. Esto se puede lograr con diferentes conjuntos de datos de prueba, incluidos conjuntos de datos grandes y pequeños, ya que los conjuntos de datos extensos requieren más recursos de cómputo.

Puedes medir la escalabilidad ejecutando pruebas de rendimiento para solicitudes crecientes y una duración extendida. Además, el monitoreo paralelo de los recursos de hardware ayuda a configurar la configuración correcta para admitir las solicitudes de usuario previstas para las aplicaciones de IA.

6. Pruebas Metamórficas

Implica generar casos de prueba y verificar los resultados de prueba utilizando relaciones metamórficas. Estas relaciones ayudan a validar la respuesta de un algoritmo a diversas entradas y sus salidas esperadas. También incluye probar relaciones metamórficas y relaciones genéricas, que capturan las relaciones entre las entradas y las salidas.

Las pruebas metamórficas de IA tienen como objetivo principal evaluar el comportamiento de varios modelos de IA después de cualquier cambio en los datos de entrada (también conocido como perturbaciones).

7. Pruebas de Aplicaciones de Visión por Computadora

El objetivo de las pruebas de aplicaciones de visión por computadora, especialmente en el campo de ML y aprendizaje profundo, es decodificar y analizar datos visuales (incluyendo imágenes, videos y gráficos) a través de una perspectiva humana.

Lo hace analizando datos visuales en tres formatos: anotación de datos, etiquetado de datos e ingestión de datos.

• Anotación de datos: Esto proporciona información vital y perspicacia sobre la imagen o video al resaltar (o anotar) elementos clave.
• Etiquetado de datos: El etiquetado de datos agrega etiquetas más informativas y significativas a la referencia visual para establecer un contexto más completo.
• Ingestión de datos: La ingestión de datos es el proceso de organizar estos detalles y almacenarlos en las bases de datos correspondientes para que las personas los utilicen.

A través de la prueba de aplicaciones de visión por computadora, los sistemas pueden obtener información valiosa a partir de datos visuales y tomar acciones apropiadas al proporcionar recomendaciones relevantes basadas en los datos recopilados, anotados, etiquetados e ingestados.

8. Prueba de Aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Evaluar los modelos de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (NLP) implica probar sus capacidades de reconocimiento y predicción. Esta prueba a menudo se basa en métricas como la tasa de error de palabras (WER, por sus siglas en inglés) y medidas de similitud de texto como la similitud coseno y la distancia de Levenshtein. Estas métricas ayudan a evaluar la precisión y el rendimiento de los modelos de NLP en tareas como el reconocimiento de voz y la predicción de texto.

9. Prueba de Chatbots

Con la creciente popularidad de los chatbots en la aplicación de la IA, es esencial asegurarse de que la información que ofrecen estos bots a los usuarios sea precisa. Si su negocio utiliza funciones de chatbot, debe probar los componentes funcionales y no funcionales del chatbot.

• Prueba de dominio: Los chatbots están diseñados para manejar dominios o temas específicos. La prueba de dominio implica probar exhaustivamente el chatbot en escenarios optimistas relacionados con su dominio designado. Esto asegura que el chatbot comprenda y responda con precisión las consultas dentro de su alcance previsto.
• Prueba de límites: La prueba de límites evalúa cómo un chatbot maneja entradas de usuario inapropiadas o inesperadas. Esto implica probar la respuesta del chatbot a preguntas inválidas o sin sentido e identificar el resultado cuando el chatbot encuentra fallas o errores. La prueba de límites ayuda a descubrir posibles vulnerabilidades y mejorar el manejo de errores y la experiencia del usuario.
• Factores conversacionales: Los chatbots se basan en flujos de conversación para proporcionar interacciones significativas y atractivas. Validar diferentes flujos de conversación es crucial para evaluar las respuestas del chatbot en diversos escenarios. Esto incluye evaluar la capacidad del chatbot para comprender la intención del usuario, manejar múltiples turnos en una conversación y proporcionar respuestas relevantes y coherentes. La evaluación de los factores conversacionales ayuda a optimizar las habilidades conversacionales del chatbot y mejora la experiencia del usuario.

10. Prueba de Robótica

La prueba de robótica simula escenarios del mundo real y evalúa el comportamiento de sistemas o algoritmos en estos escenarios. La prueba de comportamiento basada en simulación incluye la depuración de algoritmos, la detección de objetos, la prueba de respuesta y la validación de metas definidas.

Para garantizar una prueba integral, debe utilizar tanto simulaciones 2D de baja fidelidad como simulaciones 3D de alta fidelidad. Utilice las primeras para la prueba de comportamiento a nivel de módulo y las últimas para la prueba de comportamiento a nivel de sistema. Esto le permite examinar diferentes niveles de complejidad y precisión en las simulaciones.

El proceso también prueba escenarios de disponibilidad de hardware y escenarios de indisponibilidad de hardware. Estos escenarios evalúan el comportamiento y rendimiento del sistema o algoritmo bajo diferentes condiciones de hardware, asegurando la solidez y adaptabilidad en diferentes entornos.

Priorice la Prueba de su Aplicación de IA

El panorama en constante evolución de las aplicaciones de software requiere enfoques innovadores para la prueba de aplicaciones de IA. Si su negocio utiliza u ofrece soluciones de IA, debe priorizar metodologías de prueba exhaustivas para garantizar precisión, seguridad e inclusividad.

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