- أتيحت لـ BTW media مؤخرًا فرصة التحدث مع Gokul Choudhary، مهندس ضمان جودة متمرس يعمل حاليًا في Tech Mahindra.
- مؤخرًا، ركز على اختبار الذكاء الاصطناعي، حيث عمل على مشاريع مبتكرة في Meta (المعروفة سابقًا باسم Facebook) تتضمن ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للساعات الذكية والنظارات الذكية.
- خبرته الواسعة مع منصات التواصل الاجتماعي الرئيسية مثل Facebook وWhatsApp وInstagram، بالإضافة إلى شهاداته في اختبار البرمجيات Agile، جعلته شخصية رئيسية في المشهد المتطور لضمان جودة البرمجيات والأجهزة.
- Tech Mahindra، لاعب رئيسي في صناعة خدمات تكنولوجيا المعلومات والاستشارات العالمية، مشهور بالتزامه بالابتكار والتميز.
- تقدم المقابلة مع Gokul Choudhary نظرة رائعة على الدور المتطور لضمان الجودة في مجال الذكاء الاصطناعي.
بينما يندمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في التكنولوجيا اليومية، يتطور دورمهندسي ضمان الجودةأيضًا.
لقد أتيحت لنا مؤخرًا فرصة التحدث معGokul Choudhary،مهندس ضمان جودة متمرس يعمل حاليًا فيTech Mahindra، الذي قضى أكثر من عقد في اختبار البرمجيات وأكثر من عامين متخصصًا في التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. مع أكثر من عقد في اختبار البرمجيات، يتمتع Gokul Choudhary بخبرة متنوعة في ضمان الجودة تغطي التطبيقات المحمولة وسطح المكتب والويب. تمتد خبرته إلى التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية والخدمات المصرفية وتطبيقات الصوت. مؤخرًا، ركز على اختبار الذكاء الاصطناعي في Meta، حيث عمل مع الساعات الذكية والنظارات الذكية لضمان دقة أوامر واستجابات الذكاء الاصطناعي. خبرته الواسعة مع منصات التواصل الاجتماعي الرئيسية وشهاداته في Agile تضعه كلاعب مهم في مشهد ضمان الجودة المتطور.
س: اليوم، نود مناقشة عدة مواضيع، بما في ذلك الاختلافات بين اختبار البرمجيات التقليدي واختبار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وكذلك الأدوات والتقنيات التي تجدها الأكثر فائدة. للبدء، هل يمكنك تقديم نظرة عامة على الفروق الرئيسية بين اختبار البرمجيات التقليدي والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ كيف يؤثر وجود الذكاء الاصطناعي على استراتيجيات الاختبار الخاصة بك؟
Gokul:
بالتأكيد. عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، لنأخذ مثال النظارات الذكية. عندما نعطي أمرًا، مثل سؤال "ما هو الطقس الآن؟"، يتصل الذكاء الاصطناعي بقاعدة بيانات أو API لاسترداد الإجابة بناءً على الموقع الحالي. نختبر الوظائف الأساسية للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستجيب خلال إطار زمني محدد.
مع البرمجيات التقليدية، قد تحتاج إلى كتابة الأوامر أو الإدخالات يدويًا. ومع ذلك، يسمح الذكاء الاصطناعي بالأوامر الصوتية، مما يجعله أسرع وأكثر ملاءمة، خاصة عندما تكون أثناء التنقل أو غير قادر على الكتابة. هذه إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي: فهو يسرع العمليات ويحسن تجربة المستخدم من خلال توفير استجابات سريعة في الوقت الفعلي، لكنه يفتقر إلى الحدس لفهم السياق والفروق الدقيقة.
س: لذلك الذكاء الاصطناعي يجعل العملية أسرع وأكثر كفاءة. ما الأدوات والتقنيات التي تجدها الأكثر فعالية لاختبار التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ هل يمكنك مشاركة بعض الأمثلة؟
Gokul:
في الواقع، لاختبار الذكاء الاصطناعي، لا نعتمد على أدوات آلية محددة. معظم الاختبارات تتم يدويًا. نعمل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المطالبات، ونستخدم أوامر اللغة الطبيعية للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، في Meta AI، نقوم بتشغيل الجهاز وإصدار الأوامر. يعالج الذكاء الاصطناعي هذه الأوامر ويستجيب وفقًا لذلك. كما يخزن الأوامر الصوتية واستجاباتها في تنسيق محادثة داخل التطبيق المحمول المتصل. يتيح لنا ذلك مراجعة والتحقق من جميع التفاعلات.
س: إذًا أنت تستخدم بشكل أساسي Meta AI، الذي يشبه ChatGPT أو Gemini. أليس كذلك؟
Gokul:
نعم، هذا صحيح. على الرغم من أنني أستخدم ChatGPT أحيانًا لأغراض الاختبار، إلا أن Meta AI لديه قدرات أكثر تحديدًا. على سبيل المثال، عندما نعطي أمرًا لـ Meta AI، فإنه يخزن جميع الأوامر الصوتية والاستجابات في سجل محادثة على التطبيق المحمول. يتيح لنا ذلك تتبع ومراجعة جميع التفاعلات.
على سبيل المثال، إذا أمرت بالتقاط صورة لمبنى باستخدام النظارات الذكية، فإن Meta AI يعالج الصورة، ويحدد المبنى كمركز تسوق، ويوفر معلومات عنه. يتم تخزين كل هذه البيانات على خادم المحادثة ويمكن الوصول إليها في سجل المحادثة.
س: هذا رائع. بالنظر إلى التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي، من الواضح أن هناك العديد من الفوائد، ولكن أيضًا تحديات، مثل الاعتبارات الأخلاقية. هل يمكنك التوسع في هذا؟
Gokul:
بالتأكيد. الاعتبارات الأخلاقية حتمية بالفعل، خاصة مع جمع البيانات المكثف والاستقلالية المتزايدة للذكاء الاصطناعي.
س: هل يمكنك توضيح ما تعنيه بالاعتبارات الأخلاقية؟
Gokul:
بالطبع، هناك ميل لرؤية الذكاء الاصطناعي كحل شامل، لكنه مجرد أداة قوية. تسعى العديد من المنظمات إلى اعتماد أتمتة كاملة بالذكاء الاصطناعي لتكتشف ثغرات في قدرات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد تواجه أدوات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي صعوبة في تفسير عناصر التصميم الإبداعي بدقة أو تفشل في مراعاة سلوك المستخدم الخاص بثقافة معينة، مما يؤدي إلى عدم التوافق مع احتياجات المستخدمين. هنا تصبح اللمسة البشرية لا تقدر بثمن.
عند العمل مع الذكاء الاصطناعي، من الضروري ضمان خصوصية البيانات وموافقة المستخدم. يجب أن نكون شفافين حول كيفية استخدام البيانات وتخزينها ومشاركتها لتجنب إساءة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تخطيطًا دقيقًا والالتزام بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية لحماية حقوق المستخدمين وسلامة البيانات.
دور الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة سيواصل النمو، لكنه سيظل بحاجة إلى إشراف بشري، خاصةً مع ظهور تحديات جديدة غير متوقعة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي حليف رائع، إلا أن العقل البشري لا يمكن استبداله.
حولTech Mahindra
Tech Mahindra، لاعب رئيسي في صناعة خدمات تكنولوجيا المعلومات والاستشارات العالمية، مشهور بالتزامه بالابتكار والتميز. تأسست في عام 1986 كشركة تابعة لمجموعة Mahindra، وأصبحت Tech Mahindra مزودًا رائدًا لحلول التحول الرقمي وخدمات تكنولوجيا المعلومات والاستعانة بمصادر خارجية للعمليات التجارية.
رأي شخصي:التنقل في تطور ضمان الجودة في عصر الذكاء الاصطناعي
تقدم المقابلة مع Gokul Choudhary نظرة رائعة على الدور المتطور لضمان الجودة في مجال الذكاء الاصطناعي. تؤكد خبرة Gokul الواسعة على تحول حاسم في الصناعة: بينما اعتمد اختبار البرمجيات التقليدي بشكل كبير على الإدخالات اليدوية والإجراءات المحددة مسبقًا، يقدم الذكاء الاصطناعي بُعدًا جديدًا للاختبار ديناميكي ومعقد.
الانتقال من الاختبار اليدوي إلى الاختبار بالأوامر الصوتية:تكشف رؤى Gokul حول اختبار الذكاء الاصطناعي عن تحول أساسي في كيفية تعاملنا مع ضمان الجودة. غالبًا ما تضمن الاختبار التقليدي كتابة الأوامر والتحقق من النتائج يدويًا. ومع ذلك، تعمل التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، خاصة تلك التي تستخدم الأوامر الصوتية مثلالنظارات الذكية من Meta، على تبسيط هذه العملية. إن القدرة على إصدار أوامر صوتية وتلقي ردود في الوقت الفعلي لا تعزز الكفاءة فحسب، بل تتماشى أيضًا مع المتطلبات السريعة للمستخدمين الحديثين. يسلط هذا التحول الضوء على اتجاه أوسع في التكنولوجيا: حيث تصبح الراحة والسرعة أمرًا بالغ الأهمية.
الاختبار اليدوي في عالم آلي:من المثير للاهتمام، أنه على الرغم من تقدم الذكاء الاصطناعي، يؤكد Gokul أن اختبار تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا يزال يعتمد إلى حد كبير على التقنيات اليدوية. يبدو هذا غير بديهي في عصر تكون فيه الأتمتة منتشرة في كل مكان. الاعتماد على الاختبار اليدوي للوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل التفاعلات الصوتية ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي، يؤكد الحاجة إلى إشراف بشري للتحقق من أداء الذكاء الاصطناعي. إنه تذكير بأنه على الرغم من تطور التكنولوجيا، تظل اللمسة البشرية حاسمة لضمان الجودة والدقة.
الاعتبارات الأخلاقية:النقاش حول الاعتبارات الأخلاقية جدير بالملاحظة بشكل خاص. نظرًا لأن تقنيات الذكاء الاصطناعي تعالج بيانات حساسة بشكل متزايد، يصبح ضمان خصوصية البيانات وموافقة المستخدم أمرًا بالغ الأهمية. يعكس تأكيد Gokul على الشفافية والالتزام بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية وعيًا متزايدًا بالمسؤوليات المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي. يمثل تحدي الموازنة بين الابتكار والمعايير الأخلاقية مصدر قلق رئيسي سيشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي ودمجه في الحياة اليومية.