Odc. 3: Testowanie rozwiązań AI | #TestArchitectsTalk

W sumie można powiedzieć, że w taką poniekąd pułapkę wpadł i to też jest rzecz, którą by warto było poruszyć, bo właśnie jakie mamy pułapki, jeżeli chodzi o automatyzację, takie testy manualne, jakby na co zwrócić uwagę, czy wszystko da się zautomatyzować, jak to według Was wygląda? To pozwolę sobie odpowiedzieć na to pytanie. Ja bym identyfikował takie dwa duże, dwa główne problemy, które też zauważyłem podczas chociażby samej nauki. I byłyby to outliers, czyli wszelkie dane odstępujące. To się dosyć niewdzięcznie tłumaczy na nasze. I bajasy, czyli wszelkie uprzedzenia. Bajasy sam z siebie kojarzę, bo w zasadzie mamy uprzedzenia poznawcze.

Ja sam jak prowadzę gdzieś tam zajęcia z teorii testerskiej, to często mówię o psychologii testowania, o bajasach wszelakich. Jakoś łatwiej było mi w to wejść głową. Ale tak, żeby wrócić i powiedzieć chwilę o tych outlierach. W zasadzie te dane odstające możemy zarówno identyfikować, żeby starać się, żeby nigdy nie wystąpiły, a wręcz w zasadzie ich z jednej strony identyfikujemy, a z drugiej strony staramy się, żeby one nam nie przeniknęły. Jakby jedną z kluczowych tutaj rzeczy, o których trzeba pamiętać jest to, żeby w zasadzie nie podpowiadać tak naprawdę nawet temu modelowi Które to będą te outlierowe wartości, nazwijmy to. Ale też nie byłbym sobą, gdybym nie wszedł w trochę zbyt duży, w zbyt dużą szczegółowość, bo mnie kusi tutaj, żeby powiedzieć, bo tak od strony testerskiej, bo okej, jakby opowiedziałem wam o pewnej koncepcji, ale teraz jak do tego podejść w ogóle?