在測試中實施人工智慧值得嗎？

軟體測試中的人工智慧方法是一種強大的工具，它比傳統的自動化更能提高效率。

就場景而言，這裡所說的人工智慧指的是其現代狀態，而不是理想目標。人們生活在一個狹義的人工智慧或弱人工智慧的世界中，它在個別任務上擊敗了人類，例如比開發人員更快地排除基本的故障。但距離真正強大的人工智慧還有幾年或幾十年的時間，而未來的人工智慧幾乎可以做人類能做的任何事。這意味著人工智慧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。

人工智慧實作如何改善軟體測試流程?

軟體測試中的人工智慧是自動化測試的自然演進。人工智慧測試自動化比模擬人工工作更進了一步。人工智慧也首先決定何時以及如何運行測試。

創新不止於此。人工智慧測試已經成為現實。根據實現的不同，測試將被修改或從頭開始創建而無需任何人工輸入。如果專案的複雜性讓人們想知道如何測試，這是一個很好的解決方案——人工智慧很可能是答案。

人工智慧的好處

根據定義等因素，光是本節就有一系列文章。讓我們堅持人工智慧測試的好處以及人工智慧在測試中的其他用途。

•人工智慧自動化測試可以節省時間。使用測試自動化工具可以實現調度奇蹟，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慧審查，以識別編碼問題或指出在多個測試中發現的概念缺陷。

•測試維護變得不那麼麻煩。這對於經常每天(如果不是更頻繁地)調整使用者介面以實現A/B目的的B2C解決方案尤其重要。對於模仿使用者旅程的測試來說，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。結合人工智慧 測試自動化意味著測試無需人工輸入即可針對使用者介面個(UI)變更進行調整。

人工智慧測試最佳實踐

以下是來自處於人工智慧測試前沿的廠商進行反覆試驗的一些建議。

•知道正在進入什麼。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。缺少或不正確的標籤、拼字錯誤和遺留資料庫都可能會扭曲人工智慧將用於改進測試的資料。

•寫下實施人工智慧的目標。這包括您希望解決的業務目標(例如，透過更流暢的使用者體驗顯著地著提高留存率)、驗證人工智慧努力是否值得付出努力的測試目標，以及一些用於查看是否走在正確軌道上的人工智慧測試基準。

•提醒同事。將人工智慧納入測試是一個漫長的過程，它可能會在最短的時間內影響測試專家的可用性及其輸出。您的專案經理、產品負責人和高階主管會很高興提前通知這種劇烈的變化。當然，開發人員也應該知道，特別是如果他們處理專案的單元測試。

•確保測試管理同樣具有創新性。如果企業的團隊仍然堅持在Excel上進行測試，那麼人工智慧測試幾乎沒有用處。需要一個對第三方人工智慧工具友善的專用測試管理解決方案。

基於人工智慧的軟體測試自動化方法

將人工智慧融入軟體測試的方法主要來自最受歡迎的人工智慧技術。它們是機器學習、自然語言處理(NLP)、自動化/機器人和電腦視覺。以下是這些技術如何用於測試的一些範例。

•模式識別採用機器學習來尋找測試或測試執行中的模式，這些模式可以轉換為可操作的見解。如果同一個類別的問題導致多個測試失敗，人工智慧解決方案將要求團隊重新查看可能有問題的程式碼。模式識別也可用於軟體程式碼本身，以發現和預測潛在漏洞。

•如果自動化測試開始令人頭疼，自我修復可以修正它們。不穩定的測試最終可以追溯到問題的路徑。看似不可重現的缺陷將被捕獲並解決。隨著專案變得越來越大，自我修復的測試將真正改變遊戲規則。

•視覺回歸測試使企業的軟體和測試都保持正常運作。這就是前面提到的使用者介面(UI)調整範例。良好的自我修復消除了許多多餘的工作，使產品團隊對A/B測試更加雄心勃勃，並幫助他們快速回應趨勢。

•資料產生與主要的軟體測試工具一起非常有用。可以使用人工智慧對更大規模的測試進行參數化，例如，產生大量具有稀有解析度和元資料的個人資料圖片，以查看使用者是否可以正常上傳它們。

人工智慧軟體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。這項資訊可用於切斷測試套件，並消除一些明顯的冗餘。此外，可以將測試分組，例如，在部署修補程式之前只執行最有問題的測試。

(2)Percy

Percy是一個視覺迴歸測試工具。它非常適合保持UI測試的相關性，並幫助您在不同瀏覽器和裝置之間保持使用者介面的一致性。

(3)mabl

mabl是一個簡潔的測試自動化平台，具有自我修復功能。它宣揚一種低程式碼方法，但可以以傳統方式完美使用。

(4)Avo

Avo有一個用於管理測試資料的專用工具，該功能還包括人工智慧資料產生。該解決方案聲稱可以大規模模擬真實世界的數據，並在頂部進行一些數據發現。

結論

軟體測試中的人工智慧方法是一種真正強大的工具，它比常規自動化更能提高效率。有些子集可能看起來有點過分(例如，資料產生是人們開始將所有東西標記為「人工智慧」之前的事情)，但自我修復測試和模式識別是不小的壯舉。只要您制定適當的目標並找到合適的人員，在品質保證程序中實施人工智慧肯定是值得的。

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

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