人工智能对软件质量保证的影响

将人工智能引入软件测试似乎将彻底改变软件QA。

软件 QA 通常被视为任何开发团队的昂贵必需品;测试在时间、人力和金钱方面成本高昂，同时仍然是一个不完美的过程，容易出现人为错误。通过将人工智能和机器学习引入测试过程，我们不仅扩大了可测试的范围，而且还自动化了大部分测试过程本身。

这可以减少在测试上花费的时间和金钱，而不会牺牲范围或质量，使工程团队能够突破项目管理的“铁三角”。请继续阅读，了解将 AI 和机器学习应用于测试过程如何有可能彻底改变测试环境。

测试的问题

手动测试涉及测试套件的开发，以及生成用于测试的测试数据。虽然在提交时自动运行测试套件可以很容易地集成到开发管道中，以防止部署失败的代码，但测试套件本身仍然只与其中包含的测试用例和使用的测试数据一样好。创建测试的开发人员或测试人员是人类。这意味着可能会犯错误，并且可能会错过测试用例。随着软件的发展，测试的数量将不可避免地增加，这使得保持测试套件的顶部并确保良好的代码覆盖率变得更加困难。

通过将人工智能引入测试过程，可以克服这些挑战。人工智能可以在项目中以多种方式应用，从抓取软件到自动生成包含测试数据的测试套件，再到可视化分析软件输出以发现传统功能测试不容易发现的错误。

视觉测试

可以训练基于图像的学习算法来分析用户界面，从而增强测试过程，以帮助确保网页上的所有内容正确显示。与传统的功能测试相比，这可以以更少的错误完成，并且比手动测试快得多。这样可以节省时间和金钱，因为用于UI验证的功能测试的开发非常耗时，并且很快就会变得非常冗长，使其难以维护。

可视化 AI 驱动的断言通过显著减少测试断言所需的代码量，彻底改变了编写 UI 功能测试的过程。例如，AI 驱动的断言不是编写冗长的代码来检查 DOM 元素，而是根据目标预期输出（通常是屏幕截图）分析输出。如果输出与屏幕截图匹配，则测试通过。这可以立即突出显示差异，还可以更轻松地编写可应用于不同设备和屏幕分辨率的更好测试。

人工智能爬虫和用户分析

生成用户旅程需要花费大量时间，在足够成熟的软件中，可能的用户旅程的数量会迅速接近超出手动创建的测试用例所能涵盖的数字。AI 爬取用于自动化应用程序发现，并可以与其他测试程序（如回归测试）结合使用，以快速发现用户旅程中引入的错误。它涉及利用机器学习创建一个模型，该模型可以通过与 UI 元素交互来导航应用。该模型通过应用创建一系列路径，以自动生成可以针对其编写测试的工作模式。这些测试将当前模式与预期的工作模式进行比较，以突出显示差异作为测试过程的一部分。此方法可以非常快速地发现错误，否则这些错误可能隐藏在用户旅程中一系列非常具体的步骤后面，手动测试很容易错过这些步骤。

支持 ML 的使用分析可以代替 AI 爬取，也可以作为 AI 爬取的补充。通过观察和了解最终用户如何使用应用程序，测试系统可以识别用户实际遍历的测试用例，而不是通过应用程序的所有可能路径，从而大大减少提供完整质量保证所需的测试数量。

无代码测试

使用录制和播放界面是生成测试的常用方法，但随着 UI 元素的更改，它们很难维护。人工智能驱动的无代码测试开辟了创建几乎不需要维护的自我修复测试用例的可能性。AI 可以通过在对象定位器交互时动态生成对象定位器来增强录制和回放过程。识别所有命令，从鼠标单击到键盘输入，以及对象类型，无论是下拉选项，输入字段还是其他内容。

AI 驱动的无代码测试能够自我修复。通过开发页面上对象的模型，它能够重新发现以某种方式移动或更改的 UI 元素定位器，而无需手动重新配置。在开发 UI/UX 测试时，这可以节省大量时间，这通常需要不断维护以适应变化。

持续验证

连续验证不是将测试定义为 CI/CD 管道中的特定阶段，而是允许使用持续验证在开发过程的所有阶段运行测试。人工智能驱动的持续验证可以通过在开发过程的每个阶段跟踪数千个指标来自动对新版本进行风险评估，处理机器日志数据的速度比手动快得多。

这些风险评估可用作自动决策部署过程的一部分。如果判断部署风险太大，可以使用 AI 自动回滚或前滚部署，以防止不稳定的代码保留在生产中。这些不仅可以节省凌晨3点给技术专家的紧急呼叫，而且AI还能够进行错误诊断和分类，因此可以根据严重性自动理解和分类错误，从而进一步减少对专家确定错误风险级别的依赖。

人工智能和软件测试的未来

基于AI和ML的软件测试方法的许多潜在应用仍处于起步阶段，它们在软件测试行业的采用并不广泛。这些测试方法是新的，但人工智能驱动的测试方法表明，它不仅有可能扩大软件中可测试的范围，而且有可能实现多少测试过程的自动化。软件QA是开发过程中最昂贵的部分之一，因此对于开发团队来说，在时间和金钱方面的潜在成本节省是巨大的。

审核编辑：郭婷