人工智能對軟件測試的影響

      在當前高速發展的數字環境中，軟件程序在我們的日常生活中發揮着至關重要的作用。從移動應用程序到網絡平臺，軟件程序已發展成爲我們工作、交流和娛樂方式中不可或缺的一部分。然而，隨着軟件程序技術複雜性的不斷提高，如何確保其高質量和可靠性已成爲開發人員和質量保證（QA）團隊面臨的一大挑戰。這就是人工智能（AI）在軟件測試中的顛覆性應用，它改變了軟件程序測試的最佳方式。

軟件測試的傳統挑戰

      軟件測試歷來是一個勞動密集型的耗時過程。質量保證團隊一直依賴手動測試技術，即逐個執行測試用例，並根據預期結果驗證應用程序的行爲。這種方法既繁瑣又容易出現人爲錯誤，導致可能的缺陷被遺漏或忽略。此外，隨着敏捷開發方法和持續交付實踐的出現，對更快、更高效測試方法的需求變得更加迫切。手動測試根本無法跟上現代軟件應用程序的快速發佈週期和不斷增加的複雜性。

什麼是軟件測試中的人工智能？
      在軟件開發領域，人工智能測試已成爲一種有效的方法，它採用機器學習、自然語言處理、大型語言模型和計算機視覺等人工智能策略來改變測試操作。這些由人工智能驅動的解決方案最大限度地利用了它們從以往信息中獲取信息、識別設計和生成明智結論的能力，從而使測試的各個部分計算機化並得到豐富。從長遠來看，這將爲軟件質量確認帶來更有成效、更富有成果的策略，從而確保交付高質量的產品。雖然人工智能測試帶來了諸多好處，但重要的是，人類測試人員仍然要通過開發測試用例、分析結果和確保軟件滿足用戶需求來發揮關鍵作用。

人工智能在（質量保證）質量保證中的應用 幾種人工智能技術可應用於軟件測試，包括:

1.機器學習
機器學習算法可以分析歷史測試數據、識別模式並預測可能存在的缺陷或需要更徹底測試的領域。

2.自然語言處理（NLP）
NLP 可以將自然語言轉化爲測試用例，從而減少人工操作。然而，執行這些測試用例仍需要周到的監督。

3.計算機視覺
計算機視覺技術可以幫助測試視覺效果。例如，它們可以檢查用戶界面、發現佈局問題或發現視覺問題。

4.智能測試用例生成
人工智能可以自動生成測試用例。它可以分析代碼、數據流和用戶場景。這可以提高測試覆蓋率，減少創建測試用例的工作量。

用於測試自動化的人工智能測試工具和框架
在軟件測試中使用人工智能的工具和框架層出不窮，爲開發人員和質量保證團隊提供了強大的自動化功能。下面是三個值得注意的例子：

1. Testsigma
Testsigma 是一個基於雲的人工智能驅動測試自動化平臺，用戶無需編寫任何代碼即可創建和執行自動化測試。它使用自然語言處理和機器學習。因此，它能把握用戶需求，自動生成測試用例。此外，它還具有自愈能力。因此，它能適應應用程序的變化，減少測試維護工作。

2. Applitools
Applitools 是最好的人工智能自動化工具之一，它利用人工智能和計算機視覺進行可視化測試。它將應用程序截圖與基線進行比較，自動識別視覺缺陷。這可確保一致、可靠的跨平臺用戶體驗。

3. Katalon Studio
Katalon Studio 集成了廣泛的測試自動化功能。這一人工智能測試自動化解決方案包含支持測試生成、執行和審查的人工智能技術。跨框架支持包括 Selenium、Appium 等。顯著的功能包括自愈測試、自動測試創建和人工智能對象識別。

4. Perfecto
Perfecto 是一個企業級測試自動化平臺，爲企業全面測試其移動應用程序和網站提供了強大的選擇。該平臺通過直觀的無腳本功能，使用戶無需編寫代碼即可輕鬆創建自動化測試。它還提供虛擬和物理設備實驗室，允許在大量移動設備和操作系統上執行測試。

5. Functionize
Functionize 是一個由人工智能驅動的智能測試自動化平臺，它使用在龐大數據集上培育的尖端機器學習模型來促進自我管理測試的形成、維護和檢查。這款用於自動化測試的人工智能工具的一些顯著能力包括智能記錄器、可視化測試、自修複測試和智能測試維護。

6. Code Intelligence
Code Intelligence 是一款人工智能驅動的應用程序安全測試平臺，可進行模糊測試和動態分析，以發現代碼中的錯誤、漏洞和異常情況。它的一些主要功能包括自動生成測試用例、檢查測試過程中執行了多少代碼，以及與持續集成和持續交付管道集成。

7.Selenium
Selenium 是一個開源測試自動化框架，也是網絡應用程序的最佳軟件測試工具之一。它提供跨不同瀏覽器和平臺的測試自動化功能，既可在本地進行，也可通過 Selenium Grid 進行分佈式測試。Selenium 通過 WebDriver 綁定支持多種語言，並提供用於記錄和回放的 Selenium IDE 等功能。其目的是實現網絡測試自動化，並跨環境擴展/分發腳本。

8.Digital.ai
Digital.ai Continuous Testing 是一種可擴展的 Web 和移動測試解決方案，可大幅擴大測試覆蓋範圍，幫助企業做出數據驅動的選擇。該人工智能測試解決方案可協助測試團隊廣泛執行功能、性能和可訪問性場景，並結合簡化的人工智能測試創建，允許任何團隊成員自動生成測試腳本。

人工智能在測試自動化中的優勢

將人工智能融入軟件測試可帶來諸多優勢：

1.提高測試覆蓋率
人工智能驅動的測試用例生成可以探索許多場景和邊緣案例，從而提高測試覆蓋率，並有可能發現人工測試中可能遺漏的缺陷。

2.加快上市時間
通過自動化各種測試任務，如測試用例的創建、執行和分析，人工智能可以顯著減少整體測試工作量，加快軟件交付流程。

3.減少測試維護
人工智能驅動的自修復功能可自動適應應用程序的變化，最大限度地減少手動測試用例維護，確保自動化測試套件的使用壽命。

人工智能在軟件測試自動化中的未來

隨着人工智能技術的不斷髮展，其對軟件測試的影響預計將進一步擴大。人工智能在軟件測試中可能出現的未來趨勢和機遇包括:

1.自主測試
人工智能驅動的測試解決方案最終可能能夠自主執行端到端測試流程，只需極少的人工干預。

2.預測分析
通過使用歷史數據和機器學習算法，人工智能系統可以在測試開始前預測缺陷或風險領域，從而讓團隊更有效地集中精力。

3.智能測試協調
人工智能可根據風險、業務影響和可用資源等因素，智能地協調測試執行並確定優先次序，從而優化整體測試流程。

結束語

      將人工智能融入軟件測試是一種變革。 利用機器學習、自然語言處理和計算機視覺，開發人員和質量保證團隊可以提高測試效率、準確性和可靠性。然而，人工智能模型需要大量高質量的數據集進行訓練。測試現實世界中的邊緣案例十分困難，而且有關偏見和透明度的道德問題也十分突出。儘管如此，人工智能仍有望自動執行重複性任務、生成測試數據、及早發現缺陷等。通過深思熟慮地實施人工智能，全球開發人員都能在測試方面有所改進。通過人工智能驅動的測試自動化、測試用例生成、執行和分析，團隊可以實現更高的測試覆蓋率、更快的上市速度和更好的用戶體驗。此外，人工智能測試解決方案的自我修復能力可以減少人工測試維護需求。這就釋放了寶貴的資源，使團隊能夠更加專注於戰略性任務。隨着人工智能技術的不斷髮展，它對軟件測試的影響只會越來越大，爲自主測試、預測分析和智能協調打開大門。雖然軟件測試和人工智能技術的結合不會完全取代人類測試人員，但無疑會增強和提高他們的能力，從而更高效、更有效地交付卓越的軟件產品。

      總之，人工智能對軟件測試的影響是深遠的。採用這項技術的組織將滿足日益增長的開發需求，並確保質量標準。然而，在實施過程中仍然存在挑戰。

最後附上2024年兩會新質生產力關係圖

---

今天先到這兒，希望對雲原生，技術領導力， 企業管理，系統架構設計與評估，團隊管理, 項目管理, 產品管管，團隊建設 有參考作用 , 您可能感興趣的文章:
領導人怎樣帶領好團隊
構建創業公司突擊小團隊
國際化環境下系統架構演化
微服務架構設計
視頻直播平臺的系統架構演化
微服務與Docker介紹
Docker與CI持續集成/CD
互聯網電商購物車架構演變案例
互聯網業務場景下消息隊列架構
互聯網高效研發團隊管理演進之一
消息系統架構設計演進
互聯網電商搜索架構演化之一
企業信息化與軟件工程的迷思
企業項目化管理介紹
軟件項目成功之要素
人際溝通風格介紹一
精益IT組織與分享式領導
學習型組織與企業
企業創新文化與等級觀念
組織目標與個人目標
初創公司人才招聘與管理
人才公司環境與企業文化
企業文化、團隊文化與知識共享
高效能的團隊建設
項目管理溝通計劃
構建高效的研發與自動化運維
某大型電商雲平臺實踐
互聯網數據庫架構設計思路
IT基礎架構規劃方案一(網絡系統規劃)
餐飲行業解決方案之客戶分析流程
餐飲行業解決方案之採購戰略制定與實施流程
餐飲行業解決方案之業務設計流程
供應鏈需求調研CheckList
企業應用之性能實時度量系統演變

如有想了解更多軟件設計與架構, 系統IT,企業信息化, 團隊管理 資訊，請關注我的微信訂閱號：

作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
本文版權歸作者和博客園共有，歡迎轉載，但未經作者同意必須保留此段聲明，且在文章頁面明顯位置給出原文連接，否則保留追究法律責任的權利。 該文章也同時發佈在我的獨立博客中-Petter Liu Blog。