观点｜人工智能颠覆软件测试的四大途径

一时失言乱红尘 2023-10-13 23:58 63阅读 0赞

### **以下为作者观点：** ###

人工智能在软件测试中的应用越来越普遍，这肯定是一个趋势。虽然如今的AI主要用于自动化和便利性，但该技术每天都在变得更加智能和高效。在软件测试中，人工智能可用于增强许多重复性任务。这既加快了相关流程，又提高了准确性。  
  
回归测试就是一个例子。每当软件代码发生变化时，都要进行回归测试，从而确保应用程序仍能按预期运行，这通常需要手动完成。而人工智能就可以自动完成这个过程，在代码更改后，以不同的时间间隔检查应用程序是否存在问题。  
  
人工智能不会完全取代传统的软件测试，但肯定会颠覆传统的软件测试。下面就来看看它是如何做到的。

### **1. 回归测试（Regression Testing）自动化** ###

通常，手动回归测试需要测试人员和开发人员花费大量的时间和精力。每次代码发生变化时，都必须对生成的应用程序进行测试，这就需要开发人员和测试人员来回奔波，如果没有测试人员，则需要开发人员身兼数职。  
  
AI解决方案可以将这一过程完全自动化，几乎可以在修改任何代码后立即执行测试。只要训练有素，人工智能总是比人工测试人员更快、更高效、更准确。  
  
此外，开发人员还能更快地获得测试结果和相关数据，从而立即着手进行必要的修复工作。或者，如果没有发现问题，他们可以更快地转向其他开发领域。  
  
此外，随着时间的推移，人工智能会变得越来越聪明，从而使回归测试变得更好，回归测试周期也因此变得更加可靠。

### **2. 早期故障和错误检测** ###

软件测试的一个主要因素是确保代码或应用程序本身符合标准，并按预期水平运行。因此，测试的很大一部分工作就是找出错误和其他软件问题并加以修复。  
  
尤其是在大型项目中，即使是最熟练的开发人员也可能会遗漏语法或编码错误。虽然现代编程工具可以找出基本错误，但自然语言问题往往会被忽略，直到运行时才被发现。软件测试中的人工智能可以通过查找故障和错误来发现这些错误。  
  
机器学习 (ML) 依靠自然语言处理 (NLP)、训练数据和预编程扫描工具来定位潜在问题，并标记出来以供审查。更妙的是，如果修复效果比较明显，人工智能可以直接注入新代码。这真的是可以节省时间、费用和许多令人头疼的问题。

### **3. 提高生产力** ###

有了早期故障和错误检测以及更多的支持性回归测试，开发人员和测试人员可以期待全面提高工作效率。在人工智能和机器学习系统的帮助下，许多与开发相关的重复性任务都可以通过自动化解决方案来加速、增强或直接承担。  
  
这与我们在其他行业看到的情况并无二致，在这些行业中，人工智能越来越多地被用于支持机器人流程自动化（RPA）、智能自动化（IA）等。  
  
例如，团队和部门之间的沟通。这通常是在应用测试之后进行的。现在，它可以由自动化解决方案来处理。与其手动发送信息，耗费相关联系人的时间，不如立即与各方共享信息。同样的好处，也扩展到人工智能所涉及的几乎所有流程和解决方案。

### **4. 自愈代码（Self-Healing Code）** ###

人工智能和ML可以实现所谓的 "自愈技术 "或自愈代码。人工智能不仅可以比人类更快地识别和检测语言问题，而且在适当资源的支持下，它还可以比以往更快地修复代码，而早期错误和故障检测只是一个开始。  
  
人工智能解决方案实际上可以为常见问题注入代码修复，或者当它们知道要查找什么和如何做出反应时，可以指导修复更复杂的问题。更妙的是，正如我们通常在人工智能中看到的那样，随着时间的推移，仅仅通过摄入更多的信息，自愈算法就会变得更加准确，更能代表工作代码。  
  
这意味着，当开发人员更改代码并破坏软件时，人工智能将立即接管并修复问题。这不仅减少了开发人员和测试人员寻找问题的时间，还大大减少了一般的故障排除工作。它还可以标记常见问题，以便日后进行审查，从而确保在整个开发阶段不会重复犯错，问题也不会复杂化。

软件测试中的人工智能：颠覆即将到来

得益于更智能、更高效的流程带来的生产力提升，软件测试中的人工智能有可能颠覆这一领域。需要花费大量时间和精力的人工任务几乎可以完全通过人工智能实现自动化。此外，早期的错误检测可以通过NLP工具来处理，而自修复代码可以确保软件应用程序在运行时始终正常工作。所有这些都减少了故障排除和人工检测错误所花费的时间。

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