In der Welt der Softwareentwicklung stellt das Testen von Programmen eine entscheidende Phase dar, um Qualität und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Besonders schwierig wird das Testen jedoch, wenn Unsicherheit und Zufälligkeit ins Spiel kommen. Programme, die auf zufälligen Prozessen basieren oder deren Verhalten nicht deterministisch ist, werfen bei Entwicklern die Frage auf, wie man sie sinnvoll und umfassend testen kann. Die Herausforderung besteht darin, nicht nur offensichtliche Fehler zu entdecken, sondern auch subtile Fehlfunktionen wie unerwünschte Bias oder Logikfehler in zufälligen Prozessen aufzuspüren. Diese Herausforderungen sind weder theoretischer Natur noch weit entfernt von der Praxis – sie treten regelmäßig in wissenschaftlichen Simulationen, Algorithmen für Künstliche Intelligenz, perkolativen Modellen und vielen weiteren Anwendungsfeldern auf.
Ein Beispiel dafür ist das Testen eines Programms, das ein quadratisches Gitter mit zufälligen orthogonalen Bewegungen eines virtuellen „Walkers“ füllt. Der Walker startet in der Mitte und bewegt sich solange zufällig nach oben, unten, links oder rechts, bis er eine Randzelle erreicht, wobei jede besuchte Zelle inkrementiert wird. Der Entwickler möchte sicherstellen, dass dieses Programm korrekt arbeitet. Dabei könnten offensichtliche Tests durchgeführt werden, wie etwa die Überprüfung, dass alle Randzellen tatsächlich null bleiben, oder dass die Summe aller Zellenwerte der Anzahl der Schritte des Walkers entspricht. Auch ist es möglich, die Zufallsfunktion zu manipulieren, um eine vorbestimmte Bewegungssequenz zu erzwingen und somit gezielt Verhalten zu prüfen.
Diese Tests sind zweifelsohne notwendig und helfen, grobe Fehler zu vermeiden. Das Problem tritt aber auf, wenn subtilere Fehlerquellen übersehen werden. Ein solcher Fehler wurde erst spät entdeckt, als sich herausstellte, dass die Liste der möglichen Bewegungen des Walkers eine wiederholte Bewegung enthielt und so eine wichtige Bewegungsrichtung fehlte. Trotz dieser Fehlkonfiguration zeigten die bisherigen Tests kein Fehlverhalten. Die Tatsache, dass die Tests schlichtweg nicht darauf ausgelegt waren, die Verteilung oder Bias der Bewegungen zu prüfen, führte zu einer falschen Sicherheit.
Dieses Beispiel verdeutlicht, wie leicht solche Bugs übersehen werden können und wie wichtig es ist, Teststrategien zu entwickeln, die über das Offensichtliche hinausgehen. Eine groß angelegte statistische Analyse der Resultate – etwa die Überprüfung, ob die Verteilung der Zellwerte im Gitter annähernd einer zweidimensionalen Gauß-Verteilung ähnelt – ist theoretisch möglich. Praktisch gestaltet sich die Festlegung von Toleranzgrenzen und Hinreichendengen Bedingungen aber schwierig. Ist eine relative Abweichung von 20 % nach 1000 Simulationen noch akzeptabel? Wie viele Simulationen sind nötig, um eine verlässliche Aussage treffen zu können? Antworten auf diese Fragen sind oft unscharf und abhängig von den Zielen und Ressourcen eines Projekts. Zudem besteht die Gefahr eines sogenannten „p-Hackings“, bei dem zufällig gute Ergebnisse ausgewählt oder Parameter so lange angepasst werden, bis Tests bestehen – ein Vorgehen, das ethisch und methodisch fragwürdig ist.
Dieser Umstand macht deutlich, dass Tests unter Unsicherheit ein komplexes Thema sind, das einen methodischen Rahmen erfordert. Ein Ansatz kann darin bestehen, Methoden der statistischen Hypothesentestung und des Bootstrapping zu nutzen, um das Konfidenzniveau von Testergebnissen zu quantifizieren. Alternativ kann die Testautomation so eingerichtet werden, dass eine Vielzahl von verschiedenen Zufallsparametern durchgespielt und das allgemeine Verhalten analysiert wird. Gerade für Wissenschaftler und Neulinge im Programmieren ist es jedoch essenziell, auf einfache, nachvollziehbare Testfälle zurückgreifen zu können, wie etwa das Erzwingen fixer Bewegungspfadfolgen. Wichtig ist auch, das Testen als iterativen Prozess zu begreifen.
Zu Beginn mag ein Testset notwendige Bedingungen prüfen oder grobe Fehler erkennen. Doch im Laufe der Zeit sollten Tests durch neue Szenarien erweitert werden, die beispielsweise Korrektheit, Fairness und Unvoreingenommenheit der Algorithmen weiter absichern und dabei auch Wechselwirkungen untersuchen. Ein solcher Ausbau der Tests ist besonders bei komplexen Algorithmen sinnvoll, um subtilen Fehlern wie Bias, schlechter Verteilung oder unerwünschter Korrelation auf die Spur zu kommen. Ein weiteres Beispiel aus der Praxis zeigt, wie komplex diese Probleme sein können: Bei einer Implementierung des sogenannten Invasion Percolation-Verfahrens, bei der Zellen mit minimalem Wert, die an das bereits markierte Gebiet angrenzen, per Zufall ausgewählt werden sollen, führte eine unbeabsichtigte Codierung der Suchreihenfolge zu einem systematischen Bias – er bevorzugte immer eine bestimmte Ecke des Gitters. Die Ursache lag darin, dass die Zellsuche nicht alle minimalen Kandidaten separat sammelte und erst danach zufällig auswählte, sondern sofort die erste passend gefundene Zelle auswählte.
Solche Fehler sind oft schwer durch einfache Testfälle auffindbar, da das Programm formal korrekt arbeitet, das Verhalten aber systematisch verzerrt. Zum Aufspüren dieser Fehler wäre es ideal gewesen, vorab Tests zu schreiben, die nicht nur das korrekte Funktionieren einzelner Schritte prüfen, sondern auch die statistische Gleichverteilung der Auswahlmechanismen. Beispielsweise könnte eine Analyse der Besetzungsmuster oder der räumlichen Häufungen im Gitter nach vielen Durchläufen Aufschluss geben, um zu erkennen, ob systematische Verzerrungen existieren. Da es sich hier aber um statistische Eigenschaften handelt, erfordert dies wiederum sorgfältige Konstruktion und Auswertung der Tests. Abschließend zeigt sich, dass das Testen unter Unsicherheit einen methodisch durchdachten und mehrstufigen Ansatz verlangt.
