自学人工智能软件测试需要一系列的步骤和学习资源。以下是一些建议：

基础知识： 在深入研究人工智能软件测试之前，确保你对人工智能和机器学习的基础概念有一定的了解。了解常见的机器学习算法、模型训练过程和评估指标是很重要的。

编程技能： 学习一门或多门编程语言。Python是在人工智能领域中广泛使用的语言之一，因此学习Python可能是一个好的起点。了解如何使用Python来进行数据处理、模型训练和测试是至关重要的。

机器学习基础： 学习机器学习的基础理论。了解监督学习、无监督学习、深度学习等概念，以及如何使用常见的机器学习框架（如PyTorch）进行模型训练。

软件测试基础： 理解基本的软件测试原理和技术。学习单元测试、集成测试、端到端测试等不同层次的测试方法。

专门学习AI测试： 了解AI测试的特殊挑战和方法。这可能包括测试模型的鲁棒性、推理过程的正确性、输入数据的有效性等。阅读关于AI测试的文献和案例研究，以理解行业中的最佳实践。

使用开源工具： 掌握一些用于AI软件测试的开源工具。例如PyTorch提供了用于测试模型的工具。此外，一些测试框架（如pytest）也可用于测试AI软件。

实践项目： 应用你所学到的知识来实践项目。通过实际项目，你能够更好地理解实际问题，并学到解决问题的经验。

参与社区： 参与在线社区，如GitHub、测试人社区和专门的AI测试论坛。与其他从业者交流，分享经验，获取反馈。

持续学习： 人工智能领域不断发展，因此要保持持续学习的态度。关注最新的研究、工具和方法，保持对行业趋势的敏感性。

记住，自学是一个渐进的过程，而不是一蹴而就的事情。通过不断地学习、实践和改进，你将逐渐成为一个熟练的人工智能软件测试从业者。