人工智慧對軟體測試的影響

在當前高速發展的數字環境中，軟體程式在我們的日常生活中發揮著至關重要的作用。從移動應用程式到網路平臺，軟體程式已發展成為我們工作、交流和娛樂方式中不可或缺的一部分。然而，隨著軟體程式技術複雜性的不斷提高，如何確保其高質量和可靠性已成為開發人員和質量保證（QA）團隊面臨的一大挑戰。這就是人工智慧（AI）在軟體測試中的顛覆性應用，它改變了軟體程式測試的最佳方式。

軟體測試的傳統挑戰

軟體測試歷來是一個勞動密集型的耗時過程。質量保證團隊一直依賴手動測試技術，即逐個執行測試用例，並根據預期結果驗證應用程式的行為。這種方法既繁瑣又容易出現人為錯誤，導致可能的缺陷被遺漏或忽略。此外，隨著敏捷開發方法和持續交付實踐的出現，對更快、更高效測試方法的需求變得更加迫切。手動測試根本無法跟上現代軟體應用程式的快速釋出週期和不斷增加的複雜性。

什麼是軟體測試中的人工智慧？
在軟體開發領域，人工智慧測試已成為一種有效的方法，它採用機器學習、自然語言處理、大型語言模型和計算機視覺等人工智慧策略來改變測試操作。這些由人工智慧驅動的解決方案最大限度地利用了它們從以往資訊中獲取資訊、識別設計和生成明智結論的能力，從而使測試的各個部分計算機化並得到豐富。從長遠來看，這將為軟體質量確認帶來更有成效、更富有成果的策略，從而確保交付高質量的產品。雖然人工智慧測試帶來了諸多好處，但重要的是，人類測試人員仍然要透過開發測試用例、分析結果和確保軟體滿足使用者需求來發揮關鍵作用。

人工智慧在（質量保證）質量保證中的應用 幾種人工智慧技術可應用於軟體測試，包括:

1.機器學習
機器學習演算法可以分析歷史測試資料、識別模式並預測可能存在的缺陷或需要更徹底測試的領域。

2.自然語言處理（NLP）
NLP 可以將自然語言轉化為測試用例，從而減少人工操作。然而，執行這些測試用例仍需要周到的監督。

3.計算機視覺
計算機視覺技術可以幫助測試視覺效果。例如，它們可以檢查使用者介面、發現佈局問題或發現視覺問題。

4.智慧測試用例生成
人工智慧可以自動生成測試用例。它可以分析程式碼、資料流和使用者場景。這可以提高測試覆蓋率，減少建立測試用例的工作量。

用於測試自動化的人工智慧測試工具和框架
在軟體測試中使用人工智慧的工具和框架層出不窮，為開發人員和質量保證團隊提供了強大的自動化功能。下面是三個值得注意的例子：

1. Testsigma
Testsigma 是一個基於雲的人工智慧驅動測試自動化平臺，使用者無需編寫任何程式碼即可建立和執行自動化測試。它使用自然語言處理和機器學習。因此，它能把握使用者需求，自動生成測試用例。此外，它還具有自愈能力。因此，它能適應應用程式的變化，減少測試維護工作。

2. Applitools
Applitools 是最好的人工智慧自動化工具之一，它利用人工智慧和計算機視覺進行視覺化測試。它將應用程式截圖與基線進行比較，自動識別視覺缺陷。這可確保一致、可靠的跨平臺使用者體驗。

3. Katalon Studio
Katalon Studio 整合了廣泛的測試自動化功能。這一人工智慧測試自動化解決方案包含支援測試生成、執行和審查的人工智慧技術。跨框架支援包括 Selenium、Appium 等。顯著的功能包括自愈測試、自動測試建立和人工智慧物件識別。

4. Perfecto
Perfecto 是一個企業級測試自動化平臺，為企業全面測試其移動應用程式和網站提供了強大的選擇。該平臺透過直觀的無指令碼功能，使使用者無需編寫程式碼即可輕鬆建立自動化測試。它還提供虛擬和物理裝置實驗室，允許在大量移動裝置和作業系統上執行測試。

5. Functionize
Functionize 是一個由人工智慧驅動的智慧測試自動化平臺，它使用在龐大資料集上培育的尖端機器學習模型來促進自我管理測試的形成、維護和檢查。這款用於自動化測試的人工智慧工具的一些顯著能力包括智慧記錄器、視覺化測試、自修複測試和智慧測試維護。

6. Code Intelligence
Code Intelligence 是一款人工智慧驅動的應用程式安全測試平臺，可進行模糊測試和動態分析，以發現程式碼中的錯誤、漏洞和異常情況。它的一些主要功能包括自動生成測試用例、檢查測試過程中執行了多少程式碼，以及與持續整合和持續交付管道整合。

7.Selenium
Selenium 是一個開源測試自動化框架，也是網路應用程式的最佳軟體測試工具之一。它提供跨不同瀏覽器和平臺的測試自動化功能，既可在本地進行，也可透過 Selenium Grid 進行分散式測試。Selenium 透過 WebDriver 繫結支援多種語言，並提供用於記錄和回放的 Selenium IDE 等功能。其目的是實現網路測試自動化，並跨環境擴充套件/分發指令碼。

8.Digital.ai
Digital.ai Continuous Testing 是一種可擴充套件的 Web 和移動測試解決方案，可大幅擴大測試覆蓋範圍，幫助企業做出資料驅動的選擇。該人工智慧測試解決方案可協助測試團隊廣泛執行功能、效能和可訪問性場景，並結合簡化的人工智慧測試建立，允許任何團隊成員自動生成測試指令碼。

人工智慧在測試自動化中的優勢

將人工智慧融入軟體測試可帶來諸多優勢：

1.提高測試覆蓋率
人工智慧驅動的測試用例生成可以探索許多場景和邊緣案例，從而提高測試覆蓋率，並有可能發現人工測試中可能遺漏的缺陷。

2.加快上市時間
透過自動化各種測試任務，如測試用例的建立、執行和分析，人工智慧可以顯著減少整體測試工作量，加快軟體交付流程。

3.減少測試維護
人工智慧驅動的自修復功能可自動適應應用程式的變化，最大限度地減少手動測試用例維護，確保自動化測試套件的使用壽命。

人工智慧在軟體測試自動化中的未來

隨著人工智慧技術的不斷髮展，其對軟體測試的影響預計將進一步擴大。人工智慧在軟體測試中可能出現的未來趨勢和機遇包括:

1.自主測試
人工智慧驅動的測試解決方案最終可能能夠自主執行端到端測試流程，只需極少的人工干預。

2.預測分析
透過使用歷史資料和機器學習演算法，人工智慧系統可以在測試開始前預測缺陷或風險領域，從而讓團隊更有效地集中精力。

3.智慧測試協調
人工智慧可根據風險、業務影響和可用資源等因素，智慧地協調測試執行並確定優先次序，從而最佳化整體測試流程。

結束語

將人工智慧融入軟體測試是一種變革。 利用機器學習、自然語言處理和計算機視覺，開發人員和質量保證團隊可以提高測試效率、準確性和可靠性。然而，人工智慧模型需要大量高質量的資料集進行訓練。測試現實世界中的邊緣案例十分困難，而且有關偏見和透明度的道德問題也十分突出。儘管如此，人工智慧仍有望自動執行重複性任務、生成測試資料、及早發現缺陷等。透過深思熟慮地實施人工智慧，全球開發人員都能在測試方面有所改進。透過人工智慧驅動的測試自動化、測試用例生成、執行和分析，團隊可以實現更高的測試覆蓋率、更快的上市速度和更好的使用者體驗。此外，人工智慧測試解決方案的自我修復能力可以減少人工測試維護需求。這就釋放了寶貴的資源，使團隊能夠更加專注於戰略性任務。隨著人工智慧技術的不斷髮展，它對軟體測試的影響只會越來越大，為自主測試、預測分析和智慧協調開啟大門。雖然軟體測試和人工智慧技術的結合不會完全取代人類測試人員，但無疑會增強和提高他們的能力，從而更高效、更有效地交付卓越的軟體產品。

總之，人工智慧對軟體測試的影響是深遠的。採用這項技術的組織將滿足日益增長的開發需求，並確保質量標準。然而，在實施過程中仍然存在挑戰。

最後附上2024年兩會新質生產力關係圖

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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