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人工智能的普及給人們帶來(lái)了很高的希望，當(dāng)然，質(zhì)量保證和軟件測(cè)試也不能幸免于人工智能的魅力。人工智能通過使用手頭的海量數(shù)據(jù)，為它所接觸到的一切事物帶來(lái)了新的創(chuàng)造性智能。諸如谷歌、FB、亞馬遜、微軟等科技巨頭在人工智能項(xiàng)目上投入了巨資。有影響力的聲音也開始談?wù)撨@種技術(shù)將帶來(lái)軟件開發(fā)的范式改變。從獨(dú)立測(cè)試到連續(xù)測(cè)試，人工智能改變了軟件測(cè)試和開發(fā)行業(yè)。人工智能是簡(jiǎn)化軟件開發(fā)和測(cè)試并使其更流暢、更高效的關(guān)鍵。
統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景
?Gartner 報(bào)告稱，到2020年，人工智能技術(shù)將在幾乎所有新服務(wù)和產(chǎn)品中普及，并將成為首席信息官最關(guān)心的投資領(lǐng)域。即使在2018年也都是關(guān)于AI的。
?據(jù)《2020-21年世界質(zhì)量報(bào)告》（2020-21 World Quality Report）顯示，約21%的受訪IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們正在進(jìn)行人工智能試驗(yàn)或模型驗(yàn)證。談到長(zhǎng)期趨勢(shì)，只有2%的受訪者表示，人工智能在他們即將出臺(tái)的計(jì)劃中沒有任何作用。
?對(duì)于軟件公司來(lái)說，軟件測(cè)試和質(zhì)量保證仍然是一項(xiàng)重要的成本（上一年花費(fèi)了超過四分之一（26%）的it費(fèi)用），因此，在人工智能支持的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)上投入資金有著巨大的動(dòng)力。
人工智能（AI）對(duì)軟件測(cè)試人員意味著什么？
事實(shí)證明，人工智能在零人為干預(yù)下具有巨大的潛力，可以迅速發(fā)現(xiàn)測(cè)試錯(cuò)誤或故障。正如自動(dòng)化減少了軟件工程師的單調(diào)手工工作一樣，人工智能還旨在通過額外的智能來(lái)減少繁瑣的工作。它試圖通過學(xué)習(xí)對(duì)過
去所面臨的相同問題的答案來(lái)找到將來(lái)解決問題的方法。軟件工程師必須連續(xù)執(zhí)行他們正在做的事情。但是，他們也了解基于AI的自動(dòng)化測(cè)試工具，并使用它們來(lái)提高效率。
借助人工智能，質(zhì)量保證測(cè)試人員將從原來(lái)的軟件測(cè)試團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化測(cè)試團(tuán)隊(duì)，因?yàn)槿斯ぶ悄軐⑹官|(zhì)量保證測(cè)試更加高效。隨著大約70％的測(cè)試重復(fù)進(jìn)行，AI可以迅速占據(jù)空間，并且測(cè)試領(lǐng)域?qū)l(fā)生一些變
化。因此，如果軟件測(cè)試人員有效地使用人工智能工具，那么它可以顯著地在很短的時(shí)間內(nèi)提高項(xiàng)目的整體質(zhì)量商。
IBM的系統(tǒng)科學(xué)研究所表示，修復(fù)產(chǎn)品發(fā)布后發(fā)現(xiàn)的bug的成本是設(shè)計(jì)時(shí)發(fā)現(xiàn)的bug的4-5倍，是維護(hù)階段發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤的100倍。
如果不盡早發(fā)現(xiàn)bug，那么它們的成本會(huì)有多高？
?10，000美元–生產(chǎn)
?1，500美元–質(zhì)量檢查測(cè)試階段
?100美元–收集需求階段
游戲開發(fā)商Ubisoft推出了一款基于人工智能的工具，可以在軟件開發(fā)人員鍵入代碼時(shí)提醒軟件開發(fā)人員可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。漏洞修復(fù)可能會(huì)占用Ubisoft游戲開發(fā)預(yù)算的70％。因此，人工智能將為其業(yè)務(wù)提供可觀的
財(cái)務(wù)回報(bào)。
在質(zhì)量保證和軟件測(cè)試中使用人工智能的9大優(yōu)勢(shì)
1）高精度
手動(dòng)測(cè)試是準(zhǔn)確的，但并非沒有錯(cuò)誤。有時(shí)，質(zhì)量檢查工程師不會(huì)注意到錯(cuò)誤或錯(cuò)誤的可能性。測(cè)試自動(dòng)化有助于執(zhí)行相同的一系列操作，而不會(huì)遺漏細(xì)節(jié)。質(zhì)量檢查工程師使用自動(dòng)化軟件來(lái)完成重復(fù)測(cè)試。
2）更好的缺陷跟蹤
在舊的測(cè)試方法中，錯(cuò)誤或錯(cuò)誤會(huì)長(zhǎng)期被忽略。這些未引起注意的錯(cuò)誤后來(lái)變得很麻煩。人工智能可以在幾秒鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)缺陷，并分析這些錯(cuò)誤。隨著測(cè)試數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，，錯(cuò)誤或bug的數(shù)量也隨之增加。人工智能可
以自動(dòng)執(zhí)行程序，因此可以自動(dòng)更正代碼，并且軟件測(cè)試團(tuán)隊(duì)可以聰明地執(zhí)行錯(cuò)誤跟蹤。人工智能在調(diào)試日志上記錄故障的詳細(xì)信息，并檢測(cè)重復(fù)的錯(cuò)誤。
3）更好的靈活性
即使是應(yīng)用程序中最易訪問的修改也可能導(dǎo)致自動(dòng)化測(cè)試工具中的測(cè)試失敗，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的測(cè)試場(chǎng)景只考慮一個(gè)路徑或選擇器。因此，這種測(cè)試方法有些僵化。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能允許高度靈活的測(cè)試程序，以及多
個(gè)文檔元素之間的知識(shí)關(guān)系。這種系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)自動(dòng)適應(yīng)任何變更，既可靠又靈活。
4）控制測(cè)試時(shí)間
質(zhì)量檢查測(cè)試中的人工智能可以最大程度地減少手動(dòng)測(cè)試所花費(fèi)的時(shí)間。質(zhì)量檢查團(tuán)隊(duì)可以輕松地將他們的工作應(yīng)用于需要人工解釋的高度復(fù)雜的工作。質(zhì)量檢查人員和開發(fā)人員將需要嘗試設(shè)計(jì)、排序、編寫和管
理端到端測(cè)試。因此，它將加快發(fā)布時(shí)間，并釋放資源來(lái)開發(fā)新產(chǎn)品，而不是測(cè)試新版本。
5）增強(qiáng)回歸測(cè)試
隨著部署速度越來(lái)越快，對(duì)回歸測(cè)試的要求也越來(lái)越高，以至于人們無(wú)法跟上。組織可以使用人工智能來(lái)完成一些繁瑣的回歸測(cè)試任務(wù)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)創(chuàng)建測(cè)試腳本。例如，在用戶界面更改的情況下，可以使
用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)掃描大小、形狀、顏色或重疊。否則，這些將是手動(dòng)測(cè)試完成；我們還可以利用人工智能來(lái)驗(yàn)證軟件測(cè)試人員可能遺漏的更改。
6）測(cè)試一致性
質(zhì)量檢查測(cè)試人員擅長(zhǎng)檢測(cè)和解決復(fù)雜的問題并證明測(cè)試方案，但他們?nèi)匀皇侨?。測(cè)試中仍然可能會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤，特別是由于完成單調(diào)處理的倦怠綜合癥。人工智能不受重復(fù)測(cè)試的影響，因此可以產(chǎn)生更可靠和準(zhǔn)確
的結(jié)果。通常，質(zhì)量檢查分析師和開發(fā)人員之間通常會(huì)在時(shí)間限制或測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)結(jié)果之間產(chǎn)生分歧。AI / ML可以通過給出客觀結(jié)果來(lái)消除可能導(dǎo)致測(cè)試程序停滯的這種類人機(jī)交互。
7）增強(qiáng)測(cè)試覆蓋率
測(cè)試自動(dòng)化的詳細(xì)特性增強(qiáng)了軟件測(cè)試程序。人工智能幫助質(zhì)量檢查工程師檢查內(nèi)存、內(nèi)部程序狀態(tài)、文件存儲(chǔ)和內(nèi)容以及數(shù)據(jù)表。AI根據(jù)預(yù)期結(jié)果找到模式并檢查數(shù)據(jù)庫(kù)行為。軟件測(cè)試中的AI可以在單個(gè)測(cè)試中
執(zhí)行各種測(cè)試用例，從而提供全面的覆蓋范圍。
8）以較小的時(shí)間線發(fā)布軟件，加快上市時(shí)間
自動(dòng)化測(cè)試有助于縮短開發(fā)和測(cè)試時(shí)間。在測(cè)試自動(dòng)化中，每次源代碼更改后都會(huì)實(shí)現(xiàn)一次測(cè)試。它減少了運(yùn)行重復(fù)測(cè)試用例所涉及的任何額外成本。人工智能集成軟件測(cè)試證明是準(zhǔn)確且省時(shí)的。在質(zhì)量檢查和軟
件測(cè)試行業(yè)中，時(shí)間與金錢成正比。
9）執(zhí)行視覺測(cè)試
圖像和模式識(shí)別使人工智能技術(shù)能夠通過執(zhí)行應(yīng)用程序的視覺測(cè)試來(lái)識(shí)別視覺錯(cuò)誤。人工智能可以分離動(dòng)態(tài)用戶界面控件，不管它們的形狀和大小如何，并用像素級(jí)別對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。
排名前5位的基于AI的自動(dòng)化測(cè)試工具
＃1功能化
它是一個(gè)基于云的工具，有利于功能、性能和負(fù)載測(cè)試目的。該測(cè)試工具是解決每個(gè)問題的一站式解決方案，并使用AI和ML來(lái)加快測(cè)試的創(chuàng)建、分析和管理。好處是您需要用英語(yǔ)輸入您想要的內(nèi)容，然后自然語(yǔ)
言處理將自動(dòng)生成功能測(cè)試用例。令人驚訝的是，它在幾分鐘之內(nèi)可以從每個(gè)臺(tái)式機(jī)和移動(dòng)瀏覽器中執(zhí)行100項(xiàng)測(cè)試。
＃2見證
Testim工具使用ML技術(shù)來(lái)編寫、執(zhí)行和指導(dǎo)自動(dòng)化測(cè)試。它著重介紹了用戶界面、功能測(cè)試和E2E（端到端）測(cè)試。隨著更多的運(yùn)行，Testim將變得更加聰明，并加速測(cè)試服的穩(wěn)定性。質(zhì)量檢查測(cè)試人員可以使用
JavaScript和HTML等編程語(yǔ)言編寫復(fù)雜的邏輯。
＃3應(yīng)用程序
它是使用人工智能技術(shù)根據(jù)消費(fèi)者行為生成測(cè)試案例的最佳工具。測(cè)試組合準(zhǔn)確地解釋了實(shí)際系統(tǒng)將在生產(chǎn)系統(tǒng)上執(zhí)行的操作。因此，該測(cè)試工具百分之百的以客戶為中心。
＃4 Testcraft
它是用于硒的回歸和連續(xù)測(cè)試的理想自動(dòng)測(cè)試平臺(tái)之一。Testcraft還可以用于檢查網(wǎng)站應(yīng)用程序。人工智能通過自動(dòng)擊敗應(yīng)用程序的適度性，在避免時(shí)間和管理成本方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
＃5 Applitools
它是用于可視化用戶界面測(cè)試，軟件監(jiān)視和可視化管理的最佳工具之一。該測(cè)試工具可以掃描應(yīng)用程序屏幕并像人類的大腦一樣對(duì)其進(jìn)行檢查；但是，使用ML。DevOps，自動(dòng)化測(cè)試，手動(dòng)質(zhì)量檢查和數(shù)字轉(zhuǎn)換專家的團(tuán)隊(duì)可以輕松使用AppliTools。
結(jié)論
人工智能是接下來(lái)的一件大事；但是，它不會(huì)取代人類。人工智能將迅速執(zhí)行各種測(cè)試。但是人工仍然可以管理測(cè)試結(jié)果，因?yàn)槿斯ぶ悄苤荒軋?zhí)行確定性測(cè)試，而隱性和隱式測(cè)試則必須由人工測(cè)試人員執(zhí)行。質(zhì)量保證測(cè)試人員將與人工智能協(xié)同工作，從而觀察質(zhì)量保證測(cè)試中更激動(dòng)人心的部分。質(zhì)量檢查工程師與人工智能緊密合作，可以徹底改變我們現(xiàn)在的測(cè)試方式。
中小企業(yè)可以輕松地從使用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件測(cè)試中受益，以應(yīng)對(duì)測(cè)試團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。盡管AI和ML不能替代人類測(cè)試人員，但它們可以作為測(cè)試策略的補(bǔ)充。
責(zé)編AJX
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論