软件测试中的人工智能 (AI)

人工智能 (AI) 可以改进软件测试的许多方面。它可以增强测试方法，自动化测试，并发现问题。确保客户满意度是软件开发中的一项关键流程。这种有条理的自动化测试方法包括在特定条件下观察程序，以便测试人员熟悉其软件执行阈值和相关风险。

软件测试中的人工智能可以保护程序免受潜在故障的侵害，这些故障可能会对应用程序和公司造成破坏。随着技术日益融入我们生活的方方面面，对人工智能进行研究的需求也在增长。例如，考虑自动驾驶汽车。如果车辆的人工智能出现故障，出错或反应迟缓，可能会导致事故，危及人们的生命。

此外，将 AI 整合到开发和评估过程中会给设计者带来一系列挑战。首先，许多应用程序需要团队修改其流程或引入新工具。AI 工具在分解方式上与其他类型的自动化不同。因此，QA 专家总是考虑可能出错的情况，他们在将 AI 应用于软件测试时有一种天然的谨慎冲动。

AI 如何影响测试自动化？

我们越来越多地依赖人工智能来确保应用程序的安全。随着自动化程度的提高，我们可以将大量的评估工作交给 AI。这意味着情况正逐渐接近一个机器人将取代人类执行测试代码的局面。然而，人类参与到帮助计算机“学习”和改进自身的过程中的必要性将很低。

因此，现在必须建立一个致力于实现测试宏伟梦想的组织，在这个组织中，所有流程都完全自动化，并且没有人为干预，机器提供的测试比目前负责监督的软件测试团队更好。通过设想一个软件能够自我诊断、自我测试和自我修复的场景来扩展这个想法。

为什么 AI 对测试自动化至关重要？

1. 这是进步领域中一个极其重要的过程。不幸的是，时间和财务上的限制经常阻碍程序员进行全面的测试——即使用户数据的每一种可能组合来测试软件应用程序——的测试策略。
   
2. 我们正在寻找一种能够有效识别需要进一步改进的区域的方法，特别是那些可以根据经常性趋势自动化的功能。
3. 这需要大量的金钱、劳动力和精力。此外，考虑到程序员在资源不足的情况下追求更快交付，这是一种明智的做法。
4. 由于 80% 的测试只是重复软件已经进行的检查，因此有效地自动化这些流程比使用个人测试人员更有益，后者会给整个过程带来不必要的时间和金钱成本。
5. 结合人类智能和 AI 自动化，通过创建独特且创新的测试环境来识别软件故障，可能是一种有益的做法。
6. 最好将单调的任务委托给由人工智能驱动的技术，而将人类的创造力和推理能力留给评估过程的 20% 以下。
7. 在评估领域，AI 算法在创建持续智能且对消费者高效的技术方面可以提供极大的帮助。然而，理解如何巧妙地使用它至关重要。
8. 通过技术实现与真人类似的功能。因此，有必要通过使用机器学习和深度学习算法来找出流程中可能得到改进的区域。
9. 智能方法可以促进流程，使用户能够在最短的时间内识别更广泛的缺陷，并提高程序的准确性和可靠性。程序员可以利用后续结果来改进服务并从过去的错误中吸取教训。

AI 可以为测试自动化带来哪些优势？

以下是其主要优势列表：

• 找到合适的人才团队。
• 公司可以通过利用 AI 驱动的测试技术，为测试人员提供半脚本式或完全无脚本的编程体验，从而绕过组建合格员工和技能集方面的挑战。
• AI 可以轻松快速地创建测试场景。通过使用过去任务的数据和发现，AI 系统可以被训练来自动创建相似任务的测试脚本。
• 重复任务所需的时间。无论内容如何，无论元素多么灵活，组织每次开发新的自动化测试项目时都会编写大量相同的程序，这需要时间。

不稳定的测试

测试团队花费时间确定是软件问题还是编写不佳的测试场景导致测试失败。上述测试错误被称为不稳定的测试，因为它们通过导致发布延迟而无谓地延长了软件发布周期。

通过创建更健壮的测试实例并识别随机测试错误中的模式，人工智能 (AI) 可以帮助组织更快地克服不可靠检查的挑战。

UI 更新需要定期更新脚本

公司会定期修改其应用程序的用户界面，以提供统一的用户体验 (UX)/(UI)。即使是微小或不显眼的修改，也可能导致在网站上执行不同操作时出现意外的脚本失败。

基于算法的机器学习和人工智能系统可以被训练来识别编码中的细微变化或应用程序的问题。之后，此类系统可以采取适当的行动，减少人们在相对较小的更改中参与脚本更新的需求。

维护测试脚本和套件

随着程序的发展，维护大量的测试脚本变得越来越困难。AI 可以通过使用可以根据测试需求进行处理和检索相关测试脚本的方法来应对这一挑战。因此，AI 旨在解决传统测试执行的问题，并为测试自动化带来一场革命。

AI 在持续测试之外的应用

突然间，大量人才涌入技术领域，极大地增加了对更具创新性应用程序的需求。大多数企业过去每年、每两年或每三个月发布一次软件。如今，许多迭代通常只需要两周时间。因此，我们实施了 DevOps 和 Agile 来突破速度的瓶颈。如今，许多组织正在讨论并尝试引入持续测试。持续测试的目标是确保用户获得最佳体验，无错误，它涉及即时和频繁的评估过程。为了弥合当前的差距，我们诉诸于持续测试。但是，我们如何确定这些趋势能否长期持续，并且差距会进一步扩大呢？我们将不得不做的不仅仅是持续测试。

然而，显而易见的是，考虑到不久的将来，即使是持续测试也将不足以应对。要以高出色的性能速度和复杂的技术实现出色的用户体验，将需要额外的帮助。这就是机器学习和人工智能发挥作用的地方。它们能够处理软件开发和测试的困难阶段，而且它们也能够做得很好。通过自动化过去需要人类思维和涉及自我学习的任务，它可以完全推进它。

如今，许多公司都在讨论甚至尝试使用持续测试。为了获得更深入的探索并满足由自动化、量子计算机技术和物联网驱动的未来的卓越标准，我们需要“数字测试”。预测统计可以帮助我们通过模仿人类智能行为的人工智能实现自动化学习。

提高精度

在执行重复性体力工作时，尤其是经验丰富的测试人员，容易出错。这时自动化测试就派上用场了，因为它确保了相同或重复的操作始终正确执行，避免了捕获精确信息的遗漏。从繁琐的手动测试中解放出来，测试人员现在有更多机会开发新的自动化软件测试并处理复杂的功能。

超越手动测试的限制

即使是最大的软件/QA 团队，也很难运行一次包含千名以上参与者的受控 Web 应用程序测试。使用机器测试可以模拟成百上千个虚拟用户系统，并结合互联网连接、程序或基于互联网的应用程序。

使测试人员和开发人员受益

开发人员可以使用通用的自动化测试来快速发现问题，然后再将其转交给 QA 团队。每次代码库发生更改时，都可以安排定期运行测试。如果测试失败，可以通知程序员或团队。这些特性不仅减少了开发人员的时间，还提高了他们的信心。

提高整体测试覆盖率

通过使用机器学习来扩大测试的深度和广度，可以全面提高软件性能。为了确定软件是否按预期运行，它可以检查内部程序状态、数据结构以及文件和存储中的数据。总的来说，计算机测试自动化提供的覆盖范围是人类软件评估无法达到的，并且可以在一次测试会话中执行超过 1000 种不同的测试场景。

更快的上市时间等于省钱加省时

直接运行软件评估可能会很昂贵且耗时，因为每次修改源代码时都必须执行。值得注意的是，一旦建立，自动化测试就可以快速且经济高效地反复运行。这可以在几分钟而不是几天内完成，并能节省成本。

将人工智能在网络安全方面的力量与安全专家在风险检查和防御方面的专业知识相结合，是非常有益的。

比较人工智能测试和手动测试

鉴于手动测试的缺点，让我们看看人工智能测试的优势。为了保证行为准确，手动软件测试通常涉及测试人员扮演真实客户的角色。相比之下，一种以变异为基础的测试方法是基于找到手动测试期间出现的特定问题的解决方案。

哪些五种 AI 工具最适合自动化软件测试？

以下是 5 种最常用的 AI 驱动的软件测试自动化工具列表：

1. UI Path Test suite
   UiPath Test Suite 通过融合最佳 RPA 技术和最佳测试功能，加速扩展，提供主动测试、跨企业协作以及用于开发和实施自动化的标准化方法。UiPath Test Suite 使自动化实践者和利益相关者（包括业务用户、合作伙伴、客户和变革型领导者）受益。UiPath Test Suite 包括 Test Manager、Studio Pro、Orchestrator、Robots 和其他 Test Studio 组件。此外，它还具有直观的界面，并通过可重用资产促进协作。
2. Sofy AI
   它是一个无代码的质量自动化解决方案，利用 AI 在各种 iOS 和 Android 平台上测试移动应用程序。它可以进行 RPA、自动化和人工应用程序测试。由于它简化了测试，缩短了测试时间，提高了生产力，并缩短了测试流程，因此这个无代码的屏幕测试系统非常出色。通过这个智能自动化测试解决方案，手动、自动和机器人测试变得更加容易。
   
3. Tricentis Tosca
   它是一个用于软件应用程序自主完整评估的企业级解决方案。凭借 Vision AI、基于风险的测试优化、基于模型的测试自动化等功能，该系统功能强大。该应用程序的 Vision AI 部分利用 AI 的功能来简化和个性化测试。通过融合智能算法和 CNN，它提供了一种可靠的、可自我修复的、独立于平台的自动化用户界面。与 Tricentis Tosca 结合使用时，Vision AI 甚至可以自动化最难以访问的用户界面系统。
4. Functionize
   这是一款基于云的自动化工具，用于负载和性能测试以及非功能性测试。通过使用 AI 和 ML 方法，该解决方案可以加快测试的开发和监督。这个 AI 程序使用 NLP 和自然语言创建一个功能测试。此外，这个程序可以在短短三十秒内使用任何智能手机或桌面浏览器完成多项测试。
5. Parasoft
   这个自动化评估工具可用于在软件开发生命周期的所有阶段执行测试，从图形用户界面验证到编程分析。它是一个多组件测试套件，最近已将 AI 和 ML 纳入软件测试自动化，以帮助企业使用静态评估。借助 ParaSoft 的 AI 解决方案，可以及早发现缺陷，并确保满足各种功能安全、安全和代码标准。它确保了关键设计问题的优先处理，并减轻了团队的工作量。