+31 35 543 1000 info@kza.nl

Weer zo’n hip ding, artificial intelligence. Toen ik mijn collega vroeg wat er gaande is in onze Testing trends gilde was dit het eerste wat naar boven kwam. Kan A.I. de testwerkzaamheden overnemen van mensen? In welke omgeving gebruik je het? En waar begin je?  Aan mij de eer om mij te verdiepen in deze trend én in hoeverre is dit een trend waar we ook daadwerkelijk gebruik van gaan maken.

Al snel werd duidelijk dat een blog hierover schrijven niet zo makkelijk is. Nadat ik een aantal mensen uit mijn netwerk heb gesproken én ik Google heb uitgepluisd lijkt het erop dat we een onderscheidt moeten maken tussen A.I. en machine learning. Let op, ik ben nog steeds een groentje op dit gebied dus mocht je op of aanmerkingen hebben dan hoor ik het graag! 

Allereerst, wat is AI? 

Het is een bepaalde intelligentie die wordt uitgevoerd door machines m.b.v. input van de natuurlijke intelligentie van mensen/dieren. Zo. Snap je het al? Nee? Ik ook nog niet. In principe zeggen we dat intelligentie een eigenschap is vanuit de hersenen, daarmee kunnen we zeggen dat intelligentie alleen mogelijk is bij levende-wezens. Dit gezegd hebbende kunnen we dus vaststellen dat A.I. een vorm van intelligentie is bij niet levende-wezens. 

Vanuit hier kunnen we een verschil maken tussen strong en narrow A.I., Strong A.I zien we eigenlijk alleen nog maar in films. Half mens en half robot personages wisselen elkaar af. Narrow A.I. komt wel al vaker voor, denk bijvoorbeeld aan je telefoon ontgrendelen d.m.v. gezichtsherkenning bij de Iphone 10. 

Dan, machine learning 

Machine learning heeft een sterk verband met statistieken, data analyse dus. Om het visueel te maken: op de snelweg hangen matrix borden, die worden geconnect met de lijnen en lussen in het wegdek. Deze lijnen en lussen meten de hoeveelheid verkeer die er over heen rijdt, in welke tijd en wat voor voertuig het is. Aan de hand van deze informatie kun je inschatting maken van wanneer er bijvoorbeeld file ontstaat en gaan de borden dus aan. Let op, we gaan nog een stap verder. Als alle data wordt verzameld en eruit komt dat elke dinsdag en donderdag rond 15.10 filevorming ontstaat. Dan kunnen we ervoor zorgen dat de borden vijf minuten van te voren al aanspringen zodat er geen of minder file ontstaat. Volgens mij mogen we dat machine learning noemen. 

Ik ben erg benieuwd hoe deze trend zich gaat ontwikkelen binnen het testvak. Als we straks grotendeels kunnen voorspellen wat er gaat gebeuren, zijn er dan nog wel testers nodig? Wat nou als een AI zelf gaat bedenken wat voor functionaliteiten hij/zij gaat maken? Dus als de ontwikkelaar geautomatiseerd wordt… Moet dat dan getest worden? Of kan de AI dat dan zelf ook? De komende tijd zal ik mij hier verder in gaan verdiepen om te kijken of we tot een antwoord kunnen komen. Uiteraard helpt jouw mening/interpretatie daar ook bij, help je mee? 

Mijn collega Frank schreef hier eerder ook een blog over, deze vind je hier. 

Tot volgende week!