軟件測試中的人工智能方法是一種強大的工具，它比傳統(tǒng)的自動化更能提高效率。

就場景而言，這里所說的人工智能指的是其現(xiàn)代狀態(tài)，而不是理想目標。人們生活在一個狹義的人工智能或弱人工智能的世界中，它在個別任務上擊敗了人類，例如比開發(fā)人員更快地排除基本的故障。但距離真正強大的人工智能還有幾年或幾十年的時間，而未來的人工智能幾乎可以做人類能做的任何事情。這意味著人工智能測試不會在沒有人工輸入的情況下進行，但可以最大限度地減少工作量。

人工智能實施如何改進軟件測試過程?

軟件測試中的人工智能是自動化測試的自然演變。人工智能測試自動化比模擬人工工作更進了一步。人工智能還首先決定何時以及如何運行測試。

創(chuàng)新不止于此。人工智能測試已經(jīng)成為現(xiàn)實。根據(jù)實現(xiàn)的不同，測試將被修改或從頭開始創(chuàng)建而無需任何人工輸入。如果項目的復雜性讓人們想知道如何測試，這是一個很好的解決方案——人工智能很可能是答案。

人工智能的好處

根據(jù)定義等因素，僅本節(jié)就有一系列文章。讓我們堅持人工智能測試的好處以及人工智能在測試中的其他用途。

?人工智能自動化測試可以節(jié)省時間。使用測試自動化工具可以實現(xiàn)調(diào)度奇跡，但可以更上一層樓。如果可以只維護有用的測試呢?例如，可以自動取消或暫停測試，以調(diào)查它們是否確實是在浪費時間。

?測試一致性可以提高準確性。偶爾會遇到無緣無故失敗的測試是很自然的。可以自動標記此類測試以供人工智能審查，以識別編碼問題或指出在多個測試中發(fā)現(xiàn)的概念缺陷。

?測試維護變得不那么麻煩。這對于經(jīng)常每天(如果不是更頻繁地)調(diào)整用戶界面以實現(xiàn)A/B目的的B2C解決方案尤其重要。對于模仿用戶旅程的測試來說，這樣的小變化仍然可能是破壞性的，例如，按鈕根本不存在了。結(jié)合人工智能+測試自動化意味著測試無需人工輸入即可針對用戶界面?zhèn)€(UI)更改進行調(diào)整。

人工智能測試最佳實踐

以下是來自處于人工智能測試前沿的廠商進行反復試驗的一些建議。

?知道正在進入什么。在沒有充分準備的情況下推動測試自動化是一個巨大的時間消耗。就像自動化測試一樣，缺乏能夠帶路的高級專家是災難性的。

?整理好測試套件。缺少或不正確的標簽、拼寫錯誤和遺留數(shù)據(jù)庫都可能會扭曲人工智能將用于改進測試的數(shù)據(jù)。

?寫下實施人工智能的目標。這包括您希望解決的業(yè)務目標(例如，通過更流暢的用戶體驗顯著地著提高留存率)、驗證人工智能努力是否值得付出努力的測試目標，以及一些用于查看是否走在正確軌道上的人工智能測試基準。

?提醒同事。將人工智能納入測試是一個漫長的過程，它可能會在最短的時間內(nèi)影響測試專家的可用性及其輸出。您的項目經(jīng)理、產(chǎn)品負責人和高層管理人員會很高興提前通知這種劇烈的變化。當然，開發(fā)人員也應該知道，特別是如果他們處理項目的單元測試。

?確保測試管理同樣具有創(chuàng)新性。如果企業(yè)的團隊仍然堅持在Excel上進行測試，那么人工智能測試幾乎沒有用處。需要一個對第三方人工智能工具友好的專用測試管理解決方案。

基于人工智能的軟件測試自動化方法

將人工智能融入軟件測試的方法主要來自最流行的人工智能技術(shù)。它們是機器學習、自然語言處理(NLP)、自動化/機器人和計算機視覺。以下是這些技術(shù)如何用于測試的一些示例。

?模式識別采用機器學習來查找測試或測試執(zhí)行中的模式，這些模式可以轉(zhuǎn)化為可操作的見解。如果同一個類的問題導致多個測試失敗，人工智能解決方案將要求團隊重新查看可能有問題的代碼。模式識別還可用于軟件代碼本身，以發(fā)現(xiàn)和預測潛在漏洞。

?如果自動化測試開始令人頭疼，自我修復可以糾正它們。不穩(wěn)定的測試最終可以追溯到問題的路徑。看似不可重現(xiàn)的缺陷將被捕獲并解決。隨著項目變得越來越大，自我修復的測試將真正改變游戲規(guī)則。

?視覺回歸測試使企業(yè)的軟件和測試都保持正常工作。這就是前面提到的用戶界面(UI)調(diào)整示例。良好的自我修復消除了許多多余的工作，使產(chǎn)品團隊對A/B測試更加雄心勃勃，并幫助他們快速響應趨勢。

?數(shù)據(jù)生成與主要的軟件測試工具一起非常有用?？梢允褂萌斯ぶ悄軐Ω笠?guī)模的測試進行參數(shù)化，例如，生成大量具有稀有分辨率和元數(shù)據(jù)的個人資料圖片，以查看用戶是否可以正常上傳它們。

人工智能軟件測試的最佳測試工具

(1)Launchable

Launchable使用模式識別來查看測試失敗的可能性。這一信息可用于切斷測試套件，并消除一些明顯的冗余。此外，可以對測試進行分組，例如，在部署修補程序之前只運行最有問題的測試。

(2)Percy

Percy是一個視覺回歸測試工具。它非常適合保持UI測試的相關(guān)性，并幫助您在不同瀏覽器和設備之間保持用戶界面的一致性。

(3)mabl

mabl是一個簡潔的測試自動化平臺，具有自我修復功能。它宣揚一種低代碼方法，但可以以傳統(tǒng)方式完美使用。

(4)Avo

Avo有一個用于管理測試數(shù)據(jù)的專用工具，該功能還包括人工智能數(shù)據(jù)生成。該解決方案聲稱可以大規(guī)模模擬真實世界的數(shù)據(jù)，并在頂部進行一些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。

結(jié)論

軟件測試中的人工智能方法是一種真正強大的工具，它比常規(guī)自動化更能提高效率。一些子集可能看起來有點過分(例如，數(shù)據(jù)生成是人們開始將所有東西標記為“人工智能”之前的事情)，但自我修復測試和模式識別是不小的壯舉。只要您制定適當?shù)哪繕瞬⒄业胶线m的人員，在質(zhì)量保證程序中實施人工智能肯定是值得的。

但是，如果沒有好的測試管理解決方案，將人工智能引入軟件測試是沒有意義的。需要一個堅實的測試組織來涉足人工智能，任何認真的努力都會增加使用多個人工智能測試工具的復雜性。在開始人工智能軟件測試之旅之前，需要確保找到了一個理想的多合一測試管理解決方案。