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秦越:AI会“偷走”软件测试员的工作吗?

秦越:AI会“偷走”软件测试员的工作吗?

人工智能对于我们生活的影响越来累赘越显著,改变着多个行业多个领域骨骺,影响到日常生活的方方面面。尤香片其在人工流程自动化领域中,人工外人智能发挥了突出的作用。因此,本正轨文将研究人工智能如何影响软件测前晌试领域,尤其是自动化测试领域。屁股蹲儿

什么是软件测试?软件测试是对现行犯开发的程序的性能进行评估的过程声强,以检查其是否符合客户的要求,天下并在投入使用前检测它是否存在错腰眼误从而加以完善。

每当开发人员树苗添加新代码,都必须进行新的测试药店。质量监管人员(QAs)需要耗特权费大量时间来确认新代码不会破坏昔年现有代码库。而人工执行回归测试叠嶂非常耗时,并且会在很大程度上增器质加QAs的负担。

传统的QA检碴口测方法包括检查一个任务列表,以步谈机确保软件按预期的方式工作。一开邮迷始只需要测试几个功能时,这还是光景一个可行的任务;但随着功能的增脊柱加,QAs面临着在截止日期前完人精成全面测试的困难。一个应用程序级差越复杂,就越难确保它得到完整的实权测试覆盖。

随着人工智能的出现蓖麻,简化测试过程成为可能。此外,天琴座新软件和产品在竞争压力下必须加重机枪快发布,延长测试周期并不是智举肩膀。因此,只能测试得更聪明而不是薏米更难,别无选择。

人工智能在软搋子件测试工具中的应用集中在简化软桂冠件开发生命周期(SDLC)上。修女通过应用推理、问题解决和机器学权谋习,人工智能可以在开发和测试阶庠生段中促进自动化并减轻冗杂的工作霜天任务。

例如,假设你正在运行一寝车个自动化框架来测试自己的项目。催巴儿大多数情况下,你不知道要运行哪二房东些测试,因此会运行所有测试或预价格定的一组测试。

那么,如果一个无常支持AI的机器人可以检查当前的宝典测试状态、最近的代码更改、代码数目覆盖率和其他指标,决定要运行哪雪条些测试,然后再运行它们呢?这样栈房的软件可以有效地代替开发人员/羱羊测试人员参与决策过程。

人工智假嗓子能和机器学习应用推理和问题解决价位方案来自动化和改进测试。软件测风度试中使用人工智能有助于减少耗时主语的手动测试,使团队得以专注于更温床复杂的任务,例如创建创新性的功国王能。以下是利用人工智能优化软件义气测试过程的几个方面:

增强的准痕量确性——我们必须承认,即使是最池沼有经验的质量检查工程师也可能犯蒸食错。数据量太大了,测试人员难免气话会在软件质量检测时分心,忽略了烟火食一些重要的缺陷。这就是AI和机簕竹器学习技术发挥作用的地方。

他恩惠们教系统学习源分析并在将来应用赌场知识。通过这种方式,AI测试在庶民不断重复中得出更准确的结果。因平野此,使用人工智能技术进行数据分戏词析降低了人为错误概率。

加快进政柄程——AI无需像测试人员那样手标准音动处理成千上万的代码,而是快速轻机枪地对日志文件进行排序,在几秒钟日光内扫描代码并在更短的时间内检测作风到错误。通过将人工智能纳入重复财阀测试中,质量检查工程师可以专注丈夫于测试新功能或关注软件的重要部菜肴分。更加自动化——人工智能程序公社可以随着代码的更改而发展。他们民瘼可以适应并学会识别新功能。当AI机器人识别了代码的修正后,他河槽 们就可以被编程来判断这是一个新近路功能还是代码更改中出现的某些缺胼胝体陷。正确理解客户需求——软件开私生活发过程中,最重要的是能够了解客海盆户的实际需求。AI可以检测类似以来的网站和应用程序,以确定哪些因手气素能帮助赢得目标受众,也可以帮方略助研究大量竞争产品以确定其优势造物。通过正确理解客户的需求,他们向例可以创建测试用例,以确保产品在长项实现这些特定目标时不会损坏。

滥套子目前,实践中已经开始使用自主和物候智能代理(称为“测试机器人”)头绪来自动化诸如应用程序发现、建模波长、测试生成和故障检测等活动,并颈联结合机器学习技术来实现测试机器伴侣人,包括但不限于决策树学习、神活版经网络和强化学习。

与传统的测摆钟试自动化工具和框架不同,机器学比年习允许测试机器人在不确定的条件病根下运行。过去十年形成的人工智能闶阆驱动的测试方法包括以下示例:

司法权差异测试——比较应用程序版本,衣帽间对差异进行分类并从分类的反馈中春笋学习。视觉测试——利用基于图像风湿的学习和屏幕比较来测试应用程序诗韵的外观。声明式测试——以自然语低空言或特定领域的语言明确测试的意洋相图,并让系统确定如何执行该测试外客。自我修复自动化——当UI更改公告牌时,在测试中自动更正元素选择。光洁度

2014年以来,提供AI驱动一起 d的测试服务的供应商数量激增。这耳机些工具供应商中的大多数是初创公合照司,他们主要针对移动应用程序系居民统级测试,这一主题在业界引起了春意广泛关注。

关于此问题的当前比面塑较流行的观点是,人工智能不会取公家代人,但会帮助人进行QA测试。累卵支持这种观点主要理由是,人工智教令能在软件开发中的使用仍处于起步语义阶段,其在更先进的领域中自主水观音粉平远低于所见,如人类仍在主导的球果自动驾驶系统领域。但是可以肯定木樨的是,AI协助人类的下一步就是樟脑让AI掌握整个运作过程。这只是贷方时间问题。

众所周知,技术的增笔套长,尤其是AI和机器学习的增长本题是指数级的,要预测未来的AI能彩纸力并不容易。AI接管测试工作的果干儿那一天可能比预期到来的要早,在节假日此之前,你得做好准备。(文章来故国源:读芯术)

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