人工智能在軟件測試中的應(yīng)用越來越普遍，這是有充分理由的。雖然當(dāng)今的人工智能主要用于自動化和便利性，但該技術(shù)每天都在變得更加智能和高效。在軟件測試中，人工智能可用于增強(qiáng)許多重復(fù)性任務(wù)。這既加快了相關(guān)流程的速度，又提高了準(zhǔn)確性。
回歸測試就是一個例子。每當(dāng)軟件代碼發(fā)生更改時，都會執(zhí)行回歸測試以確保應(yīng)用仍按預(yù)期運(yùn)行。這通常是手動完成的。然而，人工智能可以通過在代碼更改后，以不同的時間間隔檢查應(yīng)用的問題來自動化整個過程。
人工智能顛覆軟件測試四大方式1、回歸測試自動化通常，手動回歸測試需要測試人員和開發(fā)人員花費(fèi)大量的時間和精力。每次軟件代碼更改時，都必須對生成的應(yīng)用進(jìn)行測試。它保證了開發(fā)人員和測試人員之間的來回往復(fù)，或者，如果沒有測試人員，它要求開發(fā)人員身兼數(shù)職。
(相關(guān)資料圖)
人工智能解決方案可以完全自動化此過程，在更改任何代碼后幾乎立即執(zhí)行測試。如果經(jīng)過正確的訓(xùn)練，人工智能總是比手動測試人員更快、更高效、更準(zhǔn)確。
此外，開發(fā)人員將更快地獲得測試結(jié)果和相關(guān)數(shù)據(jù)，從而使他們能夠立即開始進(jìn)行必要的修復(fù)?；蛘?，如果沒有檢測到問題，他們可以更快地轉(zhuǎn)向其他開發(fā)領(lǐng)域。
在此基礎(chǔ)上再添加一層，隨著時間的推移，隨著人工智能變得更加智能，它可以使回歸測試變得更好。
2、早期故障和Bug檢測軟件測試的一個主要要素是確保代碼、應(yīng)用本身符合標(biāo)準(zhǔn)并按預(yù)期水平執(zhí)行。因此，測試的很大一部分是尋找錯誤和其他軟件問題并修復(fù)它們。
即使是最熟練的開發(fā)人員也可能會錯過語法或編碼錯誤，尤其是在大型項(xiàng)目中。但是，盡管現(xiàn)代編程工具可以指出基本錯誤，但自然語言問題往往被忽略，直到在運(yùn)行時才被發(fā)現(xiàn)。軟件測試中的人工智能可以通過發(fā)現(xiàn)錯誤和bug來檢測這些錯誤。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)依靠自然語言處理(NLP)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)編程掃描工具來定位潛在問題，并標(biāo)記它們以供審查。更好的是，如果修復(fù)更加明顯，人工智能可以直接注入新代碼。它可以節(jié)省時間、金錢，并解決很多令人頭疼的問題。
3、生產(chǎn)力提升通過早期的故障和bug檢測以及更多支持性的回歸測試，開發(fā)人員和測試人員可以期望得到全面的生產(chǎn)力提升。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的幫助下，許多與開發(fā)相關(guān)的死記硬背的任務(wù)，可以通過自動化解決方案來加速、增強(qiáng)或直接承擔(dān)。
這與我們在其他行業(yè)看到的情況沒有什么不同，在這些行業(yè)中，人工智能越來越多地用于為機(jī)器人流程自動化(RPA)、智能自動化(IA)等提供動力。
例如，團(tuán)隊(duì)和部門之間的溝通。它通常在應(yīng)用測試之后進(jìn)行?，F(xiàn)在它可以通過自動化解決方案來處理。無論相關(guān)聯(lián)系人花費(fèi)多長時間，信息都可以立即與所有各方共享，而不是手動發(fā)送信息。同樣的好處擴(kuò)展到人工智能涉及的幾乎所有流程和解決方案。
4、自我修復(fù)代碼人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了所謂的“自我修復(fù)技術(shù)”或自我修復(fù)代碼。人工智能不僅可以比人類更快地識別和檢測語言問題，而且在適當(dāng)資源的支持下，它還可以比以往更快地修復(fù)代碼，早期錯誤和故障檢測只是開始。
人工智能解決方案實(shí)際上可以為常見問題注入代碼修復(fù)，或者當(dāng)它們知道要尋找什么以及如何反應(yīng)時，他們可以直接修復(fù)更復(fù)雜的問題。更好的是，正如我們通常在機(jī)器學(xué)習(xí)中看到的那樣，隨著時間的推移，僅僅通過攝入更多信息，自我修復(fù)算法就會變得更加準(zhǔn)確，并且更能代表工作代碼。
這意味著當(dāng)開發(fā)人員更改代碼并破壞軟件時，人工智能將立即接管并解決問題。它減少了開發(fā)人員和測試人員花在尋找這些問題上的時間，而且還大大減少了一般故障排除的時間。它還可以標(biāo)記常見問題以供稍后審查，以確保不會重復(fù)出現(xiàn)錯誤，并且問題不會在整個開發(fā)階段復(fù)雜化。
軟件測試中的人工智能：良好的顛覆即將到來由于更智能、更高效的流程提高了生產(chǎn)力，軟件測試中的人工智能有可能顛覆該領(lǐng)域。需要大量時間和精力的手動任務(wù)幾乎可以完全由人工智能自動化來完成。
此外，早期錯誤檢測可以通過NLP工具來處理，而自我修復(fù)代碼可確保軟件應(yīng)用始終在運(yùn)行時運(yùn)行。所有這些都減少了故障排除和手動錯誤檢測所花費(fèi)的時間。
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