Революционирование тестирования программного обеспечения

Революция в тестировании ПО

Это статья из отчёта VoAGI о тенденциях автоматизированного тестирования 2023 года. Для получения дополнительной информации:

Читайте отчёт

Искусственный интеллект (ИИ) перевернул мир тестирования программного обеспечения, представив новые возможности и эффективность. Спрос на более быстрые, надежные и эффективные процессы тестирования растёт экспоненциально вместе с увеличением сложности современных приложений. Для решения этих задач ИИ стал прорывным фактором, революционизируя сферу автоматизированного тестирования программного обеспечения. С помощью алгоритмов ИИ, машинного обучения (МО) и продвинутой аналитики тестирование программного обеспечения претерпело замечательные изменения, позволяющие организациям достигать беспрецедентных скорости, точности и покрытия в своих тестовых усилиях.

Эта статья рассматривает глубокое влияние ИИ на автоматизированное тестирование программного обеспечения, исследуя его возможности, преимущества и потенциал для будущего обеспечения качества программного обеспечения.

• 9 причин, почему ваш босс хочет, чтобы вы посетили ODSC West 2023
• Введение в 3D-сглаживание по Гауссу
• Как искусственный интеллект преобразует управление информационными технологиями

Обзор ИИ в тестировании

Этот введение призвано бросить свет на роль ИИ в тестировании программного обеспечения, сосредоточиваясь на ключевых аспектах, которые обуславливают его трансформационное влияние.

Рисунок 1: ИИ в тестировании

Эластичное масштабирование функциональных, нагрузочных и производительностных тестов

Тестирование, основанное на ИИ, позволяет легко выделить ресурсы для тестирования, обеспечивая оптимальное использование и адаптацию к различным рабочим нагрузкам. Это масштабируемость обеспечивает всестороннее покрытие тестирования при сохранении эффективности.

ИИ-приводные прогностические боты

ИИ-приводные прогностические боты – значительное достижение в тестировании программного обеспечения. Боты используют алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных, паттернов и тенденций, что позволяет им делать обоснованные предсказания о потенциальных дефектах или областях повышенного риска. Предсказывая потенциальные проблемы, прогностические боты способствуют более эффективным и эффективным процессам тестирования.

Автоматическое обновление тестовых случаев

С алгоритмами ИИ, контролирующими приложение и его изменения, тестовые случаи могут быть динамически обновлены, чтобы отражать изменения в программном обеспечении. Эта адаптивность снижает усилия, необходимые для поддержки тестирования, и гарантирует, что набор тестов остается актуальным и эффективным со временем.

Аналитика данных автоматизации тестирования, основанная на ИИ

Аналитические инструменты, основанные на ИИ, анализируя огромные объемы данных тестирования, могут выявлять паттерны, тенденции и аномалии, предоставляя ценную информацию для улучшения стратегий тестирования и оптимизации усилий в тестировании. Этот подход, основанный на данных, дает возможность тестовым командам принимать обоснованные решения и раскрывать скрытые паттерны, которые могут быть упущены традиционными методами.

Визуальные локаторы

Визуальные локаторы, как тип приложений ИИ в тестировании программного обеспечения, сосредоточены на визуальных элементах, таких как пользовательский интерфейс и графические компоненты. Алгоритмы ИИ могут анализировать скриншоты и изображения, обеспечивая точную идентификацию и взаимодействие с визуальными элементами во время автоматизированного тестирования. Эта возможность повышает надежность и точность визуального тестирования, обеспечивая плавный пользовательский опыт.

Самовосстанавливающиеся тесты

Алгоритмы ИИ непрерывно мониторят выполнение тестов, анализируя результаты и обнаруживая сбои или несоответствия. Когда возникают проблемы, механизмы самовосстановления автоматически пытаются устранить проблему, изменяя среду или конфигурацию теста. Эта интеллектуальная устойчивость минимизирует прерывания и оптимизирует общий процесс тестирования.

Что такое расширенное тестирование программного обеспечения с использованием ИИ?

Расширенное тестирование программного обеспечения с использованием ИИ означает использование техник ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и аналитика данных, для улучшения и оптимизации всего жизненного цикла тестирования программного обеспечения. Это включает автоматизацию генерации тестовых случаев, интеллектуальную приоритизацию тестов, обнаружение аномалий, прогностический анализ и адаптивное тестирование, среди других задач. При помощи силы ИИ организации могут улучшить покрытие тестирования, обнаруживать дефекты более эффективно, снизить ручную работу и, в конечном итоге, доставлять программное обеспечение высокого качества с большей скоростью и точностью.

Преимущества ИИ-приводного автоматизированного тестирования

Автоматизированное тестирование программного обеспечения, основанное на ИИ, предлагает множество преимуществ, которые революционизируют область тестирования. Одно из значительных преимуществ заключается в его отсутствии кода, что устраняет необходимость запоминания сложного синтаксиса. Стремясь к простоте, это дает пользователям возможность легко создавать процессы тестирования через интуитивно понятные интерфейсы с перетаскиванием. Масштабируемость становится реальностью, так как рабочая нагрузка может быть эффективно распределена между несколькими рабочими станциями, обеспечивая эффективное использование ресурсов.

Значительные экономические выгоды связаны с минимальным вмешательством человека, что приводит к существенному сокращению расходов на рабочую силу. С задачами, выполняемыми интеллектуальными ботами, достигается небывалая точность, минимизируя риск человеческих ошибок.

Кроме того, этот автоматизированный подход увеличивает продуктивность, позволяя тестировщикам достигать исключительного уровня результативности. Независимо от типа программного обеспечения – будь то веб-приложение для настольных ПК или мобильное приложение – гибкость тестирования, основанного на искусственном интеллекте, без проблем адаптируется к различным средам, полностью революционизируя сферу тестирования.

Рисунок 2: Преимущества использования искусственного интеллекта в автоматизированном тестировании

Преодоление проблем, связанных с автоматизированным тестированием, основанным на искусственном интеллекте

Автоматизированное тестирование, основанное на искусственном интеллекте, полностью изменяет ландшафт тестирования программного обеспечения, но оно не без своих проблем. Одной из основных преград является необходимость в высококачественных обучающих данных. Алгоритмы искусственного интеллекта сильно зависят от разнообразных и представительных данных для эффективной работы. Поэтому организации должны вкладывать время и усилия в составление всесторонних и актуальных наборов данных, охватывающих различные сценарии, граничные случаи и потенциальные сбои.

Еще одной проблемой является интерпретируемость моделей искусственного интеллекта. Понимание причин и способов принятия конкретных решений алгоритмами искусственного интеллекта может быть критичным для создания доверия и обеспечения точности результатов. Решение этой проблемы требует использования таких техник, как объяснимый искусственный интеллект, аудит моделей и прозрачность. Кроме того, динамическая природа программных сред сопротивляется поддержке актуальности и точности моделей искусственного интеллекта.

Непрерывное мониторинг, повторное обучение и адаптация моделей искусственного интеллекта становятся ключевыми для удержания темпа развития программных систем. Кроме того, этические соображения, защита данных и смягчение предубеждений должны быть тщательно рассмотрены для поддержания справедливости и ответственности в автоматизированном тестировании, основанном на искусственном интеллекте.

Модели искусственного интеллекта, используемые при тестировании, иногда могут давать ложноположительные результаты (неправильно классифицируя несоответствие как дефект) или ложноотрицательные результаты (не обнаруживая фактический дефект). Сбалансированность точности и полноты моделей искусственного интеллекта важна для минимизации ложных результатов. Модели искусственного интеллекта могут проявлять предубеждения и могут иметь трудности с обобщением новых или необычных сценариев. Для смягчения предубеждений и обеспечения их эффективности в различных сценариях тестирования необходимо правильное обучение и проверка моделей искусственного интеллекта.

Важную роль в проектировании наборов тестов играет человеческое вмешательство, используя свои знания и интуицию. Они могут определять критические случаи, граничные случаи и сценарии, требующие человеческой интуиции или креативности, в то время как искусственный интеллект может обрабатывать повторяющиеся или вычислительно сложные задачи. Непрерывное совершенствование стало бы возможным, поощряя обратную связь между человеческими тестировщиками и системами искусственного интеллекта.

Человеческие эксперты могут предоставлять обратную связь о точности и актуальности тестов, созданных искусственным интеллектом, помогая улучшать производительность и адаптируемость моделей искусственного интеллекта. Человеческие тестировщики должны играть роль в верификации и валидации моделей искусственного интеллекта, обеспечивая их соответствие заданным целям и требованиям. Они могут оценивать эффективность, надежность и ограничения моделей искусственного интеллекта в конкретных контекстах тестирования.

AI-Driven Testing Approaches

Методы тестирования, основанные на искусственном интеллекте, открыли новую эру в области обеспечения качества программного обеспечения, революционизируя традиционные методологии тестирования. Используя силу искусственного интеллекта, эти инновационные подходы оптимизируют и улучшают различные аспекты тестирования, включая покрытие тестами, эффективность, точность и адаптивность. В этом разделе рассматриваются ключевые методы тестирования, основанные на искусственном интеллекте, включая дифференциальное тестирование, визуальное тестирование, декларативное тестирование и самоисправление.

Эти методы используют алгоритмы искусственного интеллекта и продвинутую аналитику для повышения эффективности и эффективности тестирования программного обеспечения, обеспечивая при этом приложения более высокого качества, отвечающие требованиям быстро меняющейся цифровой среды:

• Дифференциальное тестирование оценивает расхождения между версиями и сборками приложения, классифицирует различия и использует обратную связь для улучшения процесса классификации с помощью непрерывного обучения.
• Визуальное тестирование использует обучение на основе изображений и сравнение экранов для оценки визуальных аспектов и пользовательского опыта приложения, тем самым обеспечивая целостность его внешнего вида и ощущения.
• Декларативное тестирование выражает намерение теста с использованием естественного или предметно-ориентированного языка, позволяя системе автономно определить наиболее подходящий подход к выполнению теста.
• Самоисправление автоматизации автоматически исправляет выбор элементов в тестах при изменении пользовательского интерфейса (UI), обеспечивая непрерывность надежного выполнения теста.

Основные соображения для использования искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения

Многие современные инструменты автоматизации тестирования, оснащенные искусственным интеллектом, поддерживают открытые фреймворки для автоматизации тестирования, такие как Selenium и Appium. Автоматизированное тестирование программного обеспечения, основанное на искусственном интеллекте, включает в себя важные функции, такие как автоматическая генерация кода и интеграция техник исследовательского тестирования.

Инструменты с открытым исходным кодом для тестирования программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта

При выборе инструмента для тестирования с открытым исходным кодом важно учитывать несколько факторов. Во-первых, необходимо убедиться, что инструмент активно поддерживается и поддерживается. Кроме того, важно оценить, соответствует ли инструмент набору навыков команды. Кроме того, важно оценить функции, преимущества и проблемы, представленные инструментом, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим конкретным требованиям тестирования и организационным целям.

Несколько популярных вариантов с открытым исходным кодом включают, но не ограничиваются:

• Carina – Искусственный интеллект, бесплатная, без скриптовая возможность автоматизации функциональных, производительностных, визуальных и совместимостных тестов
• TestProject – В 2021 году предложены первые бесплатные инструменты AI для Appium, расширяющие возможности инструментов AI для Selenium, которые были представлены ранее в 2020 году для технологии самовосстановления
• Cerberus Testing – Низко-кодовое и масштабируемое решение для автоматизации тестирования, предлагающее функцию самовосстановления под названием Erratum и имеющее бесплатный план навсегда

Проектирование автоматизированных тестов с использованием искусственного интеллекта и самотестирования

Искусственный интеллект сделал значительные шаги в преобразовании ландшафта автоматизированного тестирования, предлагая ряд техник и приложений, которые революционизируют обеспечение качества программного обеспечения. Некоторые из выдающихся техник и алгоритмов представлены в таблицах ниже, вместе с их целями:

Таблица 1

Таблица 2

Реальные примеры автоматизированного тестирования, основанного на искусственном интеллекте

Платформы визуального тестирования, основанные на искусственном интеллекте, выполняют автоматизированную визуальную проверку веб- и мобильных приложений. Они используют алгоритмы компьютерного зрения для сравнения скриншотов и обнаружения визуальных расхождений, обеспечивая эффективное визуальное тестирование на разных платформах и устройствах. NLP и ML объединяются для генерации тестовых случаев из простых английских описаний. Они автоматически выполняют эти тестовые случаи, обнаруживают ошибки и предоставляют практические рекомендации для улучшения качества программного обеспечения. Возможности самовосстановления также предоставляются путем автоматической адаптации тестовых случаев к изменениям в пользовательском интерфейсе приложения, что повышает эффективность поддержки тестирования.

Квантовое автоматизированное тестирование, основанное на искусственном интеллекте: путь вперед

Будущее квантового автоматизированного тестирования программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта имеет большой потенциал для преобразования способа проведения тестирования.

Рисунок 3: Переход от автоматизированного тестирования, основанного на искусственном интеллекте, к квантовому автоматизированному тестированию

Способность квантовых вычислений справляться с сложными задачами оптимизации может значительно улучшить генерацию тестовых случаев, оптимизацию набора тестов и распределение ресурсов в автоматизированном тестировании. Квантовые алгоритмы машинного обучения могут позволить создавать более сложные и точные модели для обнаружения аномалий, регрессионного тестирования и прогнозного анализа. Способность квантовых вычислений выполнять параллельные вычисления может значительно ускорить выполнение сложных тестовых сценариев и масштабные наборы тестов.

Квантовые алгоритмы могут помочь улучшить тестирование безопасности, эффективно моделируя и анализируя криптографические алгоритмы и протоколы. Возможности квантового моделирования могут быть использованы для моделирования и симуляции сложных систем, обеспечивая более реалистичное и всестороннее тестирование программных приложений в различных областях, таких как финансы, здравоохранение и транспорт.

Заключительные мысли

Искусственный интеллект значительно революционизировал традиционный ландшафт тестирования, улучшая эффективность, эффективность и надежность процессов обеспечения качества программного обеспечения. Техники, основанные на искусственном интеллекте, такие как машинное обучение, обнаружение аномалий, NLP и интеллектуальное распределение тестов, позволяют организациям достичь более высокого охвата тестирования, раннего обнаружения дефектов, упрощенного создания сценариев тестирования и адаптивного обслуживания тестирования. Интеграция искусственного интеллекта в автоматизированное тестирование не только ускоряет процесс тестирования, но и повышает общее качество программного обеспечения, что приводит к улучшению удовлетворенности клиентов и сокращению времени выхода на рынок.

По мере развития и совершенствования искусственного интеллекта, он имеет огромный потенциал для дальнейших достижений в автоматизированном тестировании, предрекая будущее, где подходы, основанные на искусственном интеллекте, становятся нормой для обеспечения надежности и высокого качества программных приложений. Принятие силы искусственного интеллекта в автоматизированном тестировании – это не только стратегическая необходимость, но и конкурентное преимущество для организаций, стремящихся процветать в быстро меняющемся технологическом ландшафте сегодня.

Это статья из отчета о тенденциях автоматизированного тестирования 2023 года от VoAGI. Для получения дополнительной информации:

Читать отчет