Adakah berbaloi untuk melaksanakan kecerdasan buatan dalam ujian?

Pendekatan kecerdasan buatan dalam ujian perisian ialah alat berkuasa yang meningkatkan kecekapan lebih daripada automasi tradisional.

Mengenai senario, kecerdasan buatan yang disebut di sini merujuk kepada keadaan modennya, bukan matlamat yang ideal. Kita hidup dalam dunia AI sempit, atau AI lemah, yang mengalahkan manusia pada tugas individu, seperti menyelesaikan masalah pepijat asas lebih cepat daripada pembangun. Tetapi kita masih bertahun-tahun atau beberapa dekad lagi daripada AI yang benar-benar berkuasa yang boleh melakukan hampir apa sahaja yang boleh dilakukan oleh manusia. Ini bermakna ujian AI tidak akan dijalankan tanpa input manusia, tetapi beban kerja boleh diminimumkan.

Bagaimanakah pelaksanaan kecerdasan buatan dapat meningkatkan proses ujian perisian

Kecerdasan buatan dalam ujian perisian ialah evolusi semula jadi ujian automatik. Automasi ujian AI melangkah lebih jauh daripada mensimulasikan kerja manusia. AI juga memutuskan masa dan cara menjalankan ujian di tempat pertama.

Inovasi tidak berhenti di situ. Ujian kecerdasan buatan telah menjadi kenyataan. Bergantung pada pelaksanaan, ujian akan diubah suai atau dibuat dari awal tanpa sebarang input manusia. Jika kerumitan projek membuatkan orang ramai tertanya-tanya bagaimana untuk menguji, ini adalah penyelesaian yang hebat - kecerdasan buatan mungkin jawapannya.

Faedah Kepintaran Buatan

Bahagian ini sahaja mempunyai siri artikel berdasarkan takrifan dan faktor lain. Mari berpegang pada faedah ujian AI dan kegunaan lain AI dalam ujian.

•Pengujian automatik AI menjimatkan masa. Keajaiban penjadualan boleh dicapai menggunakan alat automasi ujian, tetapi anda boleh membawanya ke peringkat seterusnya. Bagaimana jika mungkin untuk mengekalkan hanya ujian yang berguna Contohnya, ujian boleh dibatalkan secara automatik atau dijeda untuk menyiasat sama ada ujian itu memang membuang masa.

• Menguji konsistensi meningkatkan ketepatan. Adalah wajar untuk kadang-kadang menghadapi ujian yang gagal tanpa sebab yang jelas. Ujian sedemikian boleh dibenderakan secara automatik untuk semakan AI untuk mengenal pasti isu pengekodan atau menunjukkan kelemahan konsep yang ditemui merentas berbilang ujian.

• Penyelenggaraan ujian menjadi kurang menyusahkan. Ini amat penting untuk penyelesaian B2C yang sering melaraskan antara muka pengguna mereka untuk tujuan A/B setiap hari (jika tidak lebih kerap). Untuk ujian yang meniru perjalanan pengguna, perubahan kecil seperti ini masih boleh mengganggu, contohnya, butang tidak wujud sama sekali. Menggabungkan automasi ujian AI + bermakna ujian boleh menyesuaikan diri dengan perubahan antara muka pengguna (UI) tanpa memerlukan input manusia.

Amalan Terbaik Pengujian AI

Berikut ialah beberapa pengesyoran daripada percubaan dan kesilapan daripada vendor di barisan hadapan ujian AI.

• Ketahui perkara yang anda hadapi. Menolak automasi ujian tanpa persediaan yang mencukupi adalah masa yang besar. Sama seperti ujian automatik, kekurangan pakar kanan yang boleh memimpin jalan boleh membawa bencana.

• Satukan suite ujian anda. Teg yang hilang atau salah, ralat ejaan dan pangkalan data warisan semuanya boleh memesongkan data yang akan digunakan AI untuk meningkatkan ujian.

• Tulis matlamat anda untuk melaksanakan AI. Ini termasuk matlamat perniagaan yang ingin anda selesaikan (cth., meningkatkan pengekalan dengan ketara melalui pengalaman pengguna yang lebih lancar), menguji matlamat untuk mengesahkan sama ada usaha AI berbaloi dengan usaha dan beberapa usaha manusia untuk melihat sama ada anda berada di sebelah kanan tanda aras ujian pintar.

• Ingatkan rakan sekerja. Menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam ujian ialah proses yang panjang yang mungkin memberi kesan kepada ketersediaan pakar ujian dan output mereka dalam masa yang sesingkat mungkin. Pengurus projek, pemilik produk dan pengurusan atasan anda akan menghargai notis awal tentang perubahan drastik ini. Sudah tentu, pembangun juga harus mengetahui perkara ini, terutamanya jika mereka mengendalikan ujian unit untuk projek mereka.

• Pastikan pengurusan ujian adalah sama inovatif. Ujian AI tidak berguna jika pasukan anda masih berkeras untuk menguji Excel. Terdapat keperluan untuk penyelesaian pengurusan ujian khusus yang mesra kepada alat AI pihak ketiga.

Kaedah Automasi Ujian Perisian Berasaskan Kecerdasan Buatan

Kaedah menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam ujian perisian terutamanya datang daripada teknologi kecerdasan buatan yang paling popular. Ia adalah pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), automasi/robotik dan penglihatan komputer. Berikut ialah beberapa contoh bagaimana teknik ini boleh digunakan untuk ujian.

• Pengecaman corak menggunakan pembelajaran mesin untuk mencari corak dalam ujian atau pelaksanaan ujian yang boleh diubah menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan. Jika isu dalam kelas yang sama menyebabkan berbilang ujian gagal, penyelesaian AI akan meminta pasukan menyemak semula kod yang berpotensi bermasalah. Pengecaman corak juga boleh digunakan dalam kod perisian itu sendiri untuk menemui dan meramalkan potensi kelemahan.

• Jika ujian automatik mula menyebabkan sakit kepala, penyembuhan diri boleh membetulkannya. Ujian yang tidak stabil akhirnya boleh dikesan kembali ke laluan masalah. Kecacatan yang kelihatan tidak boleh dibuat semula akan ditangkap dan diselesaikan. Apabila projek semakin besar, ujian penyembuhan diri akan menjadi pengubah permainan yang sebenar.

•Ujian regresi visual memastikan perisian dan ujian anda berfungsi dengan baik. Ini ialah contoh tweak antara muka pengguna (UI) yang dinyatakan sebelum ini. Penyembuhan diri yang baik menghapuskan banyak kerja berlebihan, menjadikan pasukan produk lebih bercita-cita tinggi dengan ujian A/B dan membantu mereka bertindak balas dengan cepat kepada arah aliran.

• Penjanaan data sangat berguna bersama-sama dengan alat ujian perisian utama. AI boleh digunakan untuk membuat parameter ujian berskala lebih besar, contohnya, menjana sejumlah besar gambar profil dengan peleraian dan metadata yang jarang berlaku untuk melihat sama ada pengguna boleh memuat naiknya dengan betul.

Alat ujian terbaik untuk ujian perisian kecerdasan buatan

(1) Boleh Dilancarkan

Boleh Dilancarkan menggunakan pengecaman corak untuk melihat kemungkinan kegagalan ujian. Maklumat ini boleh digunakan untuk memotong suite ujian dan menghapuskan beberapa lebihan yang jelas. Selain itu, ujian boleh dikumpulkan, sebagai contoh, untuk menjalankan hanya ujian yang paling bermasalah sebelum menggunakan tampung.

(2)Percy

Percy ialah alat ujian regresi visual. Ia bagus untuk memastikan ujian UI sentiasa relevan dan membantu anda mengekalkan konsistensi antara muka pengguna merentas pelayar dan peranti yang berbeza.

(3)mabl

mabl ialah platform automasi ujian ringkas dengan fungsi penyembuhan diri. Ia menyampaikan pendekatan kod rendah tetapi berfungsi dengan baik dalam cara tradisional.

(4)Avo

Avo mempunyai alat khusus untuk mengurus data ujian, dan ciri ini juga termasuk penjanaan data kecerdasan buatan. Penyelesaian itu mendakwa untuk mensimulasikan data dunia sebenar pada skala dan melakukan beberapa penemuan data di atas.

Kesimpulan

Pendekatan kecerdasan buatan dalam ujian perisian ialah alat yang benar-benar berkuasa yang meningkatkan kecekapan lebih daripada automasi konvensional. Sesetengah subset mungkin kelihatan berlebihan (contohnya, penjanaan data adalah sebelum orang mula melabelkan segala-galanya sebagai "kecerdasan buatan"), tetapi ujian penyembuhan diri dan pengecaman corak bukanlah sesuatu yang kecil. Selagi anda menetapkan matlamat yang betul dan mencari orang yang tepat, melaksanakan AI ke dalam program jaminan kualiti anda sememangnya berbaloi.

Walau bagaimanapun, tiada gunanya memperkenalkan kecerdasan buatan ke dalam ujian perisian tanpa penyelesaian pengurusan ujian yang baik. Organisasi ujian yang kukuh diperlukan untuk berkecimpung dalam AI, dan sebarang usaha yang serius akan mempunyai kerumitan tambahan dalam menggunakan berbilang alat ujian AI. Sebelum memulakan perjalanan ujian perisian AI anda, anda perlu memastikan anda mencari penyelesaian pengurusan ujian semua-dalam-satu yang ideal.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah berbaloi untuk melaksanakan kecerdasan buatan dalam ujian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!