软件测试对于提供高质量的软件应用程序至关重要。但它并非没有挑战,比如发布期限过紧,任务重复,以及人为错误的风险。

　　在软件测试中,AI可以帮助团队自动化繁琐的流程,使测试更快、更有效。它有助于更早地检测缺陷,模拟用户行为,甚至预测潜在的故障。无论是用户界面测试还是可视化测试,人工智能都将测试超越传统方法,允许测试人员专注于关键任务,同时减少时间和成本。

　　一、软件测试中的人工智能是什么?

　　虽然传统的软件测试方法严重依赖于预先定义的脚本和手动工作,但人工智能和软件测试包括智能自动化,以提高软件测试生命周期(STLC)的不同方面。它还利用机器学习模型来分析大量的测试数据,识别表明潜在缺陷的模式,并生成优化的测试用例。

　　必须将AI纳入软件测试,因为它有能力加速整个测试过程。适应不断变化的软件需求并进行深入的数据分析,软件测试中的人工智能有助于增强测试生态系统的能力,使其更加高效、适应性和全面。最终,它提高了软件发布的质量。

　　二、为什么在软件测试中使用人工智能?

　　当您将AI集成到软件测试时,它为解决传统测试方法带来的问题开辟了新的途径。

　　以下是人工智能在软件测试中的一些好处:

　　提高测试精度: 由ii驱动的软件测试工具利用预测分析的力量来识别任何潜在的瓶颈,从而最大限度地减少人为错误。

　　AI还能够分析历史测试数据,用于预测极有可能发生故障的软件区域,这便于定向测试。它还降低了释放含有未被检测到的错误的产品的风险。

　　更快的测试执行: AI使用机器学习算法自动化任何重复任务和优化测试过程,这反过来又加速了测试的执行。

　　您可以利用AI工具在不同环境中快速执行测试。它还便于连续测试,使开发团队能够更快地收到关于软件质量的反馈。

　　提高测试覆盖率: 软件测试中的AI减少了自主测试创建中的摩擦,使测试维护和创建都更省时。它导致了全面的测试覆盖结果,因为测试可以更经常地运行,而且与完全手动方法或没有人工智能的工具相比,该工具可以更早地识别错误。

　　最好的部分是质量保证团队可以很容易地将大部分时间用于构建更自动化的测试,定义边缘案例,测试全新的特性,而不是一次又一次地手动处理相同的测试案例。

　　测试片状: 在软件测试中,AI建立了动态测试稳定性,提出了增强定位器策略,并利用实时诊断的力量来解决这个问题。例如,人工智能算法对测试执行中的模式进行连续分析,以识别和解决任何不正常的行为。

　　更好的测试维护和稳定性: 传统的测试往往有第三方依赖和其他依赖,这有时会导致测试的中断。即使是维护现有的测试,每天也会被证明是一个麻烦的任务。

　　AI通过检测用户界面元素的修改并相应地更新相应的测试脚本来适应软件的变化,从而简化了维护。

　　三、如何在软件测试中使用人工智能?

　　在本节中,我们将讨论如何在测试中使用AI来充分利用STLC。

　　界定目标: AI还没有完全自主,但它可以承担重载,减少测试人员的体力工作。从确定你要实现的目标开始。

　　例如,如果您的团队在有限的资源中挣扎,您可能希望AI处理脚本任务。这样清晰的目标可以帮助你决定正确的工具和技术,比如预测分析或自然语言处理。

　　利用人工智能技术: 一旦你的目标是明确的,选择与你的需要一致的人工智能工具和技术。例如,由于资源限制,如果您需要AI编写测试用例,NLP是一个很好的选择。它可以让你用简单的英语编写测试用例,人工智能模型可以解释和处理这些用例。

　　培训人工智能算法: 既然你已经选择了你的技术,那么就用你组织的数据来训练算法吧。这一步对于确保AI理解您的需求并交付针对您的项目的结果至关重要。让人工智能专家参与准确的训练是一个好主意。

　　衡量效率和准确性: 仅靠训练不能保证成功。您需要测试AI算法,以确保它的准确性和有效性。要测试AI算法,可以使用模型可解释性测试、偏倚和公平性测试、黑匣子测试和白匣子测试等技术。

　　整合测试基础设施: 一旦AI模型通过这些测试,将其集成到您的测试设置中。它确保工作流更平稳,并帮助您的团队有效地利用AI的力量。

　　四、人工智能软件测试的类型

　　AI适用于不同类型的测试,这有助于提高适应性,准确性和速度的所有过程。

　　在这方面,让我们来看看四种测试类型,在这些类型中,人工智能承诺最大限度地提高精度和效率。

　　功能测试: AI可以通过生成与实际用户输入非常相似的实际测试数据来加强功能测试,从而提高测试用例的质量。它使数据驱动测试自动化,这构成了功能测试的大部分,使测试人员能够专注于更具战略性的任务。AI还分析了用户行为和与软件应用程序的交互,帮助根据关键的用户流对测试案例进行优先排序。

　　非功能测试: AI通过分析大量历史数据来发现潜在的瓶颈,显著促进了非功能测试,特别是性能测试。在性能测试期间,AI还通过平衡负载和确保有效的资源使用来优化资源分配。

　　单元测试: AI工具通过分析代码结构和行为,帮助自动生成单元测试用例,确保了测试的全面覆盖。它们通过分析代码模式和突出显示容易出错的区域,识别在手动测试中经常遗漏的区域,并预测潜在的错误。

　　视觉测试: AI通过检测即使是人类测试者可能忽略的最小的视觉差异来补充视觉测试。它提高了在用户界面中识别视觉异常的有效性,特别是在一些小细节影响用户体验的领域。

　　AI工具可以比较屏幕截图和检测用户界面的变化,确保不同版本的软件保持视觉一致性。例如,云测试平台,如兰贝达特提供了一个智能平台来执行 智能视觉用户界面测试 .Smartui提供了由ii驱动的功能,让开发人员和测试人员增强他们的视觉比较测试。

　　五、软件测试中使用人工智能的案例

　　基于AI的测试自动化使用ML技术和先进的算法来提高各种测试过程的可靠性、准确性和效率。

　　让我们来看看人工智能测试自动化的一些主要方法。

　　自愈测试自动化: 自动化脚本经常会因为用户界面的更改、对象属性和其他网络信息而中断。基于AI的自我康复工具对这些变化进行监测,并进行实时适应。

　　每当脚本出现问题时,AI系统就会自动识别和解决问题,从而确保不间断的测试。因此,它消除了手动修改脚本的要求,这将提高测试框架、复原力和减少维护开销。

　　智能分析和缺陷预测: AI利用自然语言处理和机器学习分析应用程序日志和历史缺陷数据,以识别模式、信号潜在问题。

　　这种方法使团队能够在有机会升级之前解决任何漏洞和瓶颈,从而能够及早确定优先次序并发现错误的阳性信息。这种方法还降低了开发风险,并通过预测容易出现缺陷的地区、支持可靠的软件和更快的上市时间,加速了软件测试生命周期。

　　回归测试自动化: 回归测试可能是一项资源密集型的关键任务。此外,验证这些功能,以便对代码的任何新的修改不会对现有功能产生任何影响,这可能是一项挑战。

　　一个由ii驱动的回归套件明智地分析代码的变化,并选择与优化此过程最相关的测试用例。这种有针对性的方法最终产生了回归周期所需的努力和时间,这一周期在保持高质量软件的同时确保更快的反馈。

　　六、AI软件测试工具

　　接下来我们来看看 人工智能测试工具 证明是值得的。它们不仅通过检测未来的挑战来协助风险管理,而且还减少了上市时间,并在实时监测的帮助下确保更高的软件质量。

　　KaneAI

　　KaneAI该系统是一个由ii驱动的测试助理,用于正在寻求自动化测试的多个方面,如测试用例的编写、调试和管理。

　　这个由AI提供动力的智能测试助理可以让团队创建复杂的测试用例,这些用自然语言进行高度进化,这加快了测试自动化的步伐,并使其更加直观。

　　特点:

　　测试创作: 能够通过自然语言指令开发和完善测试,使自动化对所有技能水平的用户来说都是可接近的。

　　智能测试策划: 根据高级目标生成和执行测试步骤,简化测试生成过程。

　　出口多种语文代码: 将测试转换成各种主要的编程语言和框架,提供自动化的灵活性。

　　双向测试编辑: 同步自然语言编辑代码,允许修改任何一个接口.

　　综合协作: 支持标记卡涅伊在工具,如松弛,吉拉,或基特布启动自动化,提高团队和效率。

　　ACCELQ

　　它是一个受欢迎的云计算平台,可以自动化和管理基于人工智能的测试。它提供许多企业应用程序的代码测试自动化和自动化的整个企业堆栈通过桌面,API,移动和Web。它还通过在AI的帮助下提供长期自动化来确保可靠的测试执行。

　　Testim.io

　　IO通过允许测试人员使用最小编码创建自动化测试,从而简化和增强测试。这个人工智能平台使用ML来适应和稳定测试,减少维护开销.这是频繁更新的结果。

　　TestComplete

　　测试完整提供了动态测试功能,这些功能是由i-驱动的,其中包括一个重要的检查点,即负责测试表、图像和应用程序设置的检查点。它使测试人员能够在Web、移动和桌面应用程序中创建、维护和执行各种功能测试。

　　Katalon Studio

　　Katalon工作室已被证明是最全面的人工智能测试工具之一,为桌面、移动、API和Web应用程序提供支持。它通过集成AI功能,如自动脚本生成、智能对象检测和测试薄弱的自动修复,改进了测试自动化的整体过程。

　　人工智能软件测试

　　理想的做法是采用一种以测试为重点的功能和AI功能的工具,通过机器学习实现大多数任务的自动化。这是测试代理人,如兰布达斯特卡涅伊可以帮助。

　　与传统的低代码/无代码解决方案不同,KaneAI 有效地解决可伸缩性问题。它处理复杂的工作流,支持所有主要的编程语言和框架,甚至为最先进的AI测试场景提供无缝的性能。

　　七、软件测试中人工智能的缺点

　　虽然人工智能已经通过提高重复测试任务自动化的效率被证明是一种强大的软件测试技术,但它确实存在一系列缺陷。

　　测试复杂情况: AI很难应付涉及创造力和领域知识的复杂场景,例如多模块交互、现实世界的行为或合规性测试。为了确保对这些设想进行彻底的测试,并与用户的期望保持一致,人力专门知识是必不可少的。

　　紫外线测试: 虽然人工智能可以标记可用性问题,但它不能评价主观的用户体验或情绪反应。人类测试人员提供对设计、可用性和工作流程的洞察力,以确保应用程序满足用户需求并维护品牌标准。

　　文件审查: AI无法完全掌握业务逻辑或特定领域的细微差别,使文档审查依赖于人类的判断。业务分析师和质量保证测试人员与利益相关者合作,以澄清优先事项,巩固有效测试的基础。

　　测试报告和分析: 大赦国际生成详细的测试报告,但缺乏可操作的洞察力所需的上下文。人类测试人员解释结果,确定优先级,并确保关键问题得到有效解决。

　　八、软件测试中人工智能的未来

　　人工智能已经成为了一个趋势,这十年来它的步伐迅速加快。由于显而易见的原因,它将会持续很长一段时间。框架和工具可能会利用AI的力量进一步增强和针对与测试有关的具体问题,特别是在元素选择器的自动修正、UI元素的位置、视觉测试以及移动和Web应用程序的功能测试方面。

　　自动化 在测试中,预期将接管每个测试级别上的各种任务,其中大多数任务要求一个人能够在一瞬间做出决定。尽管更高层次的任务可能仍需要某种层次的人工干预,但人工智能可能会接管,因为机器越来越多地接受了与这些活动相关的行动的培训,需要更深入的上下文。

　　由于处理能力的提高,量子计算和软件测试有可能使AI测试达到很高的水平。由于人工智能利用了ML,事先预测任何可能的弱点将使行动在可能出现负面结果之前。

　　随着自愈合系统的兴起和测试中智能自动化的兴起,基于深度学习的人工智能算法将经历演变,变成能够自主检测问题的自我代理实体,在没有帮助的情况下创建适当的测试用例,并在软件发生变化时显示动态调整。因此,所有这些将导致大幅度减少人工干预,特别是在维护期间。

　　结论

　　AI将各种技术和创新带到了桌面上,这些技术和创新能够彻底改变我们对待测试的方式。由于它与下一代软件测试工具的集成,即使是拥有既定流程的质量保证团队也更倾向于将AI集成到他们的系统中。

　　因此,如果说人工智能将继续引入更多的优化和复杂的能力,以进一步推进软件测试过程,这不会是夸大其词。

　　九、常见问题

　　1、人工智能是如何用于测试的?

　　AI用于识别测试用例,检测错误,优化测试执行,通过学习软件行为模式分析结果。它有助于预测分析和提高测试覆盖率。

　　2、有软件测试的人工智能工具吗?

　　是的,像KaneAI 这样的工具可以用于自动测试、可视化验证和测试维护。这些工具通过适应软件的变化简化了流程。

　　3、人工智能会取代Selenium测试员吗?

　　AI不会完全取代硒测试人员,但会增加他们的作用,专注于减少重复任务。测试人员仍然需要设计复杂的测试并有效地管理由AI驱动的工具。

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