品質工学シンポジウム2019 in おおさか（2019.10.4）ルポ3

■基調講演 AIによる品質・AIの品質～ソフトウェア工学視点からの動向紹介～
国立情報学研究所 石川氏

刺激になる内容。以下興味を持った点をメモ。

・人間が期待するような規則を学んでいるとは限らない。それでいいのか、よくないのか？
・AIソフトウェアの場合、事前に仕様を決めきることはほぼ不可能、完全なテストもほぼ不可能。人間が難しい、苦手だと感じているパターンがAIが苦手とは限らない。また人間が簡単にできるからと言ってAIでも簡単にできるとは限らない。
・内部の判別プロセスや結果が、プログラマにも予測不能。Software2.0
・技術的負債。高利息のクレジットカード。「なんとかVer.1.0リリース」は借金の始まり・・・H/W設計の悪魔のサイクル、フロントローディングの話にもつながる。
・本当の要求ではなく、動作や手段を仕様として作りに行ってしまいがち。
・最適なテストスイートを最適化技術（GA）を使って生成。
・バグの自動修正ツール！実はランダム的に（あるいはある規則で）手あたり次第コードを変更して、テストスイートをパスすればよいという考え方。治ってから人間が変更内容を理解すればよい。


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