可用性測試往往是應用程式開發過程中非常重要的部分，確保用家在使用應用程式的時候不會被介面上的不同元素混淆，可以清晰地了解使用流程。這個工序一直涉及大量的真人測試，但 Google 最近開發的人工智能系統，則聲稱可以取代人手，準確度達到真人級數。
來自 Google 人工智能開發部門所刊登的論文中，提及一個利用眾包及深度學習的手機介面觸控性能模型，可以利用算式來判斷應用程式在使用時能否容易透過觸控方式使用。這個模型可以分析潛在的視覺元素或標識符，包括位置、大小、顏色和文字等作出判斷。他們找來了 290 個志願者針對不同的元素是否影響使用體驗作標籤，結果發現超過 40% 的元素未有一致的標籤，這個情況與模型所作出的判斷相近。而最後據測試結果顯示，人工智能模型的預測與真人測試有 90.2% 的相似度，意味着這個系統未來可以接近取代真人測試。
Google AI 研究科學家 Yang Li 表示，預測觸控性能只是機器學習對於可用性測試所帶來的幫助之一，未來還有很多在使用體驗方面的挑戰可以利用深度學習模型來幫忙，亦可以協助有關互動行爲方面的科學研究。
來源：Venture Beat
