人工智慧顛覆軟體測(cè)試四大方式
Jun 26, 2023 pm 07:12 PM
人工智慧在軟體測(cè)試中的應(yīng)用越來(lái)越普遍，這是有充分理由的。儘管目前人工智慧技術(shù)主要應(yīng)用於自動(dòng)化和提高便利性，但它每天都在逐步變得更聰明和更有效率。在軟體測(cè)試中，人工智慧可用於增強(qiáng)許多重複性任務(wù)。這不僅加快了相關(guān)流程的速度，也提高了準(zhǔn)確性。
回歸測(cè)試就是一個(gè)例子。每次對(duì)軟體程式碼進(jìn)行修改時(shí)，都會(huì)進(jìn)行回歸測(cè)試，以確保應(yīng)用程式仍能如預(yù)期般運(yùn)作。這通常是手動(dòng)完成的。整個(gè)過(guò)程可以被自動(dòng)化，人工智慧可以在更改程式碼後自動(dòng)檢查應(yīng)用程式的問題，並在不同時(shí)間間隔內(nèi)進(jìn)行維護(hù)。
人工智慧顛覆軟體測(cè)試四大方式
1、回歸測(cè)試自動(dòng)化
通常，手動(dòng)回歸測(cè)試需要測(cè)試人員和開發(fā)人員花費(fèi)大量的時(shí)間和精力。每次軟體程式碼變更時(shí)，都必須對(duì)產(chǎn)生的應(yīng)用程式進(jìn)行測(cè)試。它確保了開發(fā)人員和測(cè)試人員之間的頻繁溝通，或者在沒有測(cè)試人員的情況下要求開發(fā)人員承擔(dān)更多的職責(zé)。
一種人工智慧解決方案可以自動(dòng)化這個(gè)過(guò)程，並且在修改程式碼後立即執(zhí)行測(cè)試，幾乎不需要人為幹預(yù)。透過(guò)適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)，人工智慧可以始終比手動(dòng)測(cè)試人員表現(xiàn)更快、更有效、更精準(zhǔn)。
此外，開發(fā)者可以更快地獲得測(cè)試結(jié)果和相關(guān)數(shù)據(jù)，以便能夠立即開始進(jìn)行必要的修復(fù)工作?；蛘?，如果沒有偵測(cè)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(shí)間的推移，隨著人工智慧變得更加智能，它可以使回歸測(cè)試變得更好。
2、早期故障和Bug檢測(cè)
確保軟體程式碼和應(yīng)用程式本身符合標(biāo)準(zhǔn)，並按照預(yù)期的水平執(zhí)行，是軟體測(cè)試的重要要素。因此，測(cè)試的很大一部分是尋找錯(cuò)誤和其他軟體問題並修復(fù)它們。
在大型專案中，即使是最熟練的開發(fā)人員也有可能遺漏語(yǔ)法錯(cuò)誤或編碼錯(cuò)誤。雖然現(xiàn)代程式設(shè)計(jì)工具可以偵測(cè)基礎(chǔ)錯(cuò)誤，但自然語(yǔ)言問題常被忽略，直到運(yùn)行時(shí)才被發(fā)現(xiàn)。軟體測(cè)試中的人工智慧可以透過(guò)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤和bug來(lái)檢測(cè)這些錯(cuò)誤。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)依靠自然語(yǔ)言處理(NLP)、訓(xùn)練資料和預(yù)先編程掃描工具來(lái)定位潛在問題，並標(biāo)記它們以供審查。更好的是，如果修復(fù)更加明顯，人工智慧可以直接注入新程式碼。它可以節(jié)省時(shí)間、金錢，並解決許多令人頭痛的問題。
3、生產(chǎn)力提升
透過(guò)及早發(fā)現(xiàn)故障和漏洞，並進(jìn)行更多有益的回歸測(cè)試，開發(fā)人員和測(cè)試人員可以預(yù)期實(shí)現(xiàn)整體產(chǎn)品效率和生產(chǎn)力的提升。在人工智慧和機(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)，可以透過(guò)自動(dòng)化解決方案來(lái)加速、增強(qiáng)或直接承擔(dān)。
這與我們?cè)谄渌袠I(yè)看到的情況沒有什麼不同，在這些行業(yè)中，人工智慧越來(lái)越多地用於為機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)、智慧自動(dòng)化(IA)等提供動(dòng)力。
例如，團(tuán)隊(duì)和部門之間的溝通。它通常在應(yīng)用測(cè)試之後進(jìn)行?，F(xiàn)在它可以透過(guò)自動(dòng)化解決方案來(lái)處理。資訊可以立即分享給所有相關(guān)方，而無(wú)需相關(guān)聯(lián)絡(luò)人手動(dòng)發(fā)送。同樣的好處擴(kuò)展到人工智慧涉及的幾乎所有流程和解決方案。
4、自我修復(fù)程式碼
自我修復(fù)技術(shù)或自我修復(fù)程式碼已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，其基礎(chǔ)是人工智慧和機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智慧不僅可以比人類更快地識(shí)別和檢測(cè)語(yǔ)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)程式碼，早期錯(cuò)誤和故障檢測(cè)只是開始。
人工智慧解決方案實(shí)際上可以為常見問題注入程式碼修復(fù)，或者當(dāng)它們知道要尋找什麼以及如何反應(yīng)時(shí)，他們可以直接修復(fù)更複雜的問題。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(shí)間的推移，僅僅通過(guò)攝入更多信息，自我修復(fù)演算法就會(huì)變得更加準(zhǔn)確，並且更能代表工作代碼。
如果開發(fā)人員誤操作導(dǎo)致軟體出現(xiàn)問題，人工智慧會(huì)立即接手並修復(fù)。它節(jié)省了開發(fā)人員和測(cè)試人員在尋找這些問題上的時(shí)間，並顯著減少了常規(guī)故障排除所需的時(shí)間。它還可以標(biāo)記常見問題以供稍後審查，以確保不會(huì)重複出現(xiàn)錯(cuò)誤，並且問題不會(huì)在整個(gè)開發(fā)階段複雜化。
軟體測(cè)試中的人工智慧：良好的顛覆即將到來(lái)
軟體測(cè)試領(lǐng)域可能會(huì)被人工智慧顛覆，因?yàn)橹腔酆透咝У牧鞒烫岣吡松a(chǎn)力。人工智慧幾乎可以完全自動(dòng)化需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力的手動(dòng)任務(wù)。
NLP工具可以用來(lái)進(jìn)行早期的錯(cuò)誤偵測(cè)，同時(shí)自我修復(fù)程式碼也能確保軟體應(yīng)用程式在執(zhí)行時(shí)一直正常運(yùn)作。所有這些都減少了故障排除和手動(dòng)錯(cuò)誤檢測(cè)所花費(fèi)的時(shí)間。
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