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長沙人工智能在軟件測試中有什么意義
發布時間：2021-11-02 15:55:11
在軟件測試中，人工智能融合了機器學習、認知自動化、推理、分析和自然語言處理。認知自動化利用了多種技術方法，例如數據挖掘、語義技術、文本分析、機器學習和自然語言處理。例如，機器人流程自動化 (RPA) 就是這樣一種人工智能和認知計算之間的連接紐帶。
1. 自動編寫測試用例
自動化測試中機器學習/人工智能的巨大應用程序一直在為應用程序或軟件自動編寫測試用例。在早期，我們聽說過網絡爬蟲以及“蜘蛛”（使用自動化程序或腳本以有條不紊和自動化的方式瀏覽網絡/軟件），它們幫助我們找到 404 個死頁。
現在，機器學習/人工智能工具已經遠遠領先于學習被測應用程序的業務使用場景。他們只需要指向軟件即可。在學習應用程序的同時，他們會自動抓取和收集有益數據，例如 HTML 頁面和頁面加載時間以及屏幕截圖。隨著時間的推移，他們從應用程序收集足夠的數據，以便他們可以針對應用程序的預期模式訓練機器學習模型。
當它們被執行/運行時，應用程序的當前條件與已知或保存的模式進行比較。如果有任何視覺差異、錯誤、運行時間緩慢或相同的問題，則自動系統將其標記為潛在問題。但是，在少數情況下，這些區別可能是有效的。在這種情況下，QA 專家需要驗證故障或錯誤。
2. 視覺驗證自動化測試
視覺驗證測試是 QA 的一部分，其中測試估計用戶界面是否正確顯示給最終用戶。測試的目的不是確保解決方案提供預期的性能，而是檢查每個 UI 組件是否以正確的大小、位置、顏色和形狀顯示。
自動化視覺測試很困難，因為存在無數可能的錯誤場景。測試人員需要可視化用戶的心態并用他們的眼睛查看用戶界面。即使是手動測試人員也很難做到，更不用說自動化程序了。這就是為什么將視覺測試更改為自動化解決方案與不情愿的規范和細節相關聯的原因 - QA 專家旨在精確設置條件，但最終會得到一個混亂的文件 - 這實際上是不可能實現的。
人工智能分析應用程序運行的環境——操作系統、瀏覽器、硬件要求，并檢測適用的用戶界面標準。與常規的自動化視覺驗證測試不同，基于人工智能的場景適應消費者的需求。
3. 提高可靠性
您是否屬于由于軟件開發人員對應用程序進行的小修改（例如調整大小或重命名字段）而導致 Selenium 測試或 UFT 失敗的人之一？如果是，那么不要著急，這是大多數 QA 專家面臨的問題。現在人工智能可以更正代碼并使其更加易于管理和可靠，這樣您就不必在開發人員每次進行小改動時修改測試。
人工智能/機器學習工具可以讀取對應用程序所做的修改并了解它們之間的關系。此類自我修復測試腳本會注意到應用程序中的更改并開始學習修改模式，然后可以在運行時識別更改，而無需執行任何操作。隨著應用程序的發展，機器學習腳本會自動調整，從而降低自動化測試的脆弱性和脆弱性。
4. 減少基于用戶界面的測試
機器學習/人工智能給自動化測試帶來的另一個改進是沒有 UI 的自動化。性能、單元集成、漏洞、安全等非功能性測試也不例外。可以應用基于人工智能/機器學習的技術在這些層中生成測試。此外，AI/ML 應用于生產監控系統日志和源代碼等多個應用程序日志，有助于開發通用軟件生態系統中的錯誤預測、自我修復、早期通知和自動擴展能力。
基于人工智能的測試可降低整體測試成本、時間、腳本和錯誤。這不正是我們想要的嗎？毫無疑問，機器學習和人工智能是 QA 行業的游戲規則改變者，因此它將很快成為市場趨勢。現在是 QA 團隊轉向基于人工智能的軟件開發、管理和測試方法的時候了。
5. Self-Repair 從事硒測試的執行
Selenium 測試是高效的測試框架。然而，有時它們很耗時、很復雜，即使是很小的技術錯誤也可能導致測試用例增長失敗。基于人工智能的解決方案會自動確定此類錯誤并幫助自我修復。它還提供了明智的技術見解，以改進其他測試程序。
6. 快速上市
上述兩個好處的結合有助于開發者和執行者。在 QA 測試中使用人工智能可以在最短的測試周期內實現更好的應用程序開發。因此，最終產品可以最早進行廣告、營銷和用于商業用途。因此，軟件開發人員可以以最少的錯誤更快地構建產品，用戶可以最早開始使用產品，并在適當的時候讓最終客戶開始使用。因此，對于參與的各方來說，這是一個雙贏的局面。
7. 預后分析
基于人工智能的測試可以利用現有的客戶數據和分析數據來了解未來用戶的需求和用戶瀏覽行為將如何發展。它確保 QA 開發人員和測試人員比消費者及其需求領先一步。借助基于人工智能的解決方案，將提高服務質量并更好地預測不斷增長的需求。
8. 可靠有效
人工智能算法提高了 QA 測試的效率。人工智能理論還通過減少人力和嚴格的成本來提高測試方法的可靠性。該程序是可靠的，因為將通過檢查代碼來檢查故障，這些代碼不會在不解決缺陷的情況下無人看管。
9. 提高質量
隨著人工激勵智能的應用，軟件的質量將得到廣泛的發展。由于所有測試技術都將自動執行并具有安全性，因此質量將大大提高。此外，隨著市場有效性的提高，該應用程序的壽命將大大提高。
10. 最早的響應/反饋
由于基于人工智能的測試程序是自動化的，開發人員將獲得有關應用程序效率和工作的快速反饋報告。此外，糾紛和錯誤將得到快速解決，從而使產品可以快速推向市場。
11. 綜合平臺
完整的程序在嵌入式和集成平臺上執行。這將使開發人員可以更輕松地在客戶站點上輕松啟動站點。因此，實施程序將變得更加松懈。基于人工智能的應用程序繼續被軟件測試領域廣泛接受，未來，該技術將有助于增強現有框架和工具以解決精確問題。
結論
簡而言之，在 QA 測試中使用人工智能的最終目標是建立一個軟件能夠分析、診斷和自我診斷的世界。這可以實現質量工程，并且還可以將測試時間從幾小時縮短到幾天。在 QA 測試中部署人工智能可以節省資金、資源和時間，并幫助測試人員將注意力集中在執行一件重要的事情上——發布出色的軟件。
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