人工智能在軟件測試中的應用越來越普遍，這是有充分理由的。雖然當今的人工智能主要用于自動化和便利性，但該技術每天都在變得更加智能和高效。在軟件測試中，人工智能可用于增強許多重復性任務。這既加快了相關流程的速度，又提高了準確性。
回歸測試就是一個例子。每當軟件代碼發(fā)生更改時，都會執(zhí)行回歸測試以確保應用仍按預期運行。這通常是手動完成的。然而，人工智能可以通過在代碼更改后，以不同的時間間隔檢查應用的問題來自動化整個過程。
人工智能顛覆軟件測試四大方式1、回歸測試自動化通常，手動回歸測試需要測試人員和開發(fā)人員花費大量的時間和精力。每次軟件代碼更改時，都必須對生成的應用進行測試。它保證了開發(fā)人員和測試人員之間的來回往復，或者，如果沒有測試人員，它要求開發(fā)人員身兼數職。
(資料圖片)
人工智能解決方案可以完全自動化此過程，在更改任何代碼后幾乎立即執(zhí)行測試。如果經過正確的訓練，人工智能總是比手動測試人員更快、更高效、更準確。
此外，開發(fā)人員將更快地獲得測試結果和相關數據，從而使他們能夠立即開始進行必要的修復?；蛘?，如果沒有檢測到問題，他們可以更快地轉向其他開發(fā)領域。
在此基礎上再添加一層，隨著時間的推移，隨著人工智能變得更加智能，它可以使回歸測試變得更好。
2、早期故障和Bug檢測軟件測試的一個主要要素是確保代碼、應用本身符合標準并按預期水平執(zhí)行。因此，測試的很大一部分是尋找錯誤和其他軟件問題并修復它們。
即使是最熟練的開發(fā)人員也可能會錯過語法或編碼錯誤，尤其是在大型項目中。但是，盡管現代編程工具可以指出基本錯誤，但自然語言問題往往被忽略，直到在運行時才被發(fā)現。軟件測試中的人工智能可以通過發(fā)現錯誤和bug來檢測這些錯誤。
機器學習(ML)依靠自然語言處理(NLP)、訓練數據和預編程掃描工具來定位潛在問題，并標記它們以供審查。更好的是，如果修復更加明顯，人工智能可以直接注入新代碼。它可以節(jié)省時間、金錢，并解決很多令人頭疼的問題。
3、生產力提升通過早期的故障和bug檢測以及更多支持性的回歸測試，開發(fā)人員和測試人員可以期望得到全面的生產力提升。在人工智能和機器學習系統(tǒng)的幫助下，許多與開發(fā)相關的死記硬背的任務，可以通過自動化解決方案來加速、增強或直接承擔。
這與我們在其他行業(yè)看到的情況沒有什么不同，在這些行業(yè)中，人工智能越來越多地用于為機器人流程自動化(RPA)、智能自動化(IA)等提供動力。
例如，團隊和部門之間的溝通。它通常在應用測試之后進行?，F在它可以通過自動化解決方案來處理。無論相關聯系人花費多長時間，信息都可以立即與所有各方共享，而不是手動發(fā)送信息。同樣的好處擴展到人工智能涉及的幾乎所有流程和解決方案。
4、自我修復代碼人工智能和機器學習實現了所謂的“自我修復技術”或自我修復代碼。人工智能不僅可以比人類更快地識別和檢測語言問題，而且在適當資源的支持下，它還可以比以往更快地修復代碼，早期錯誤和故障檢測只是開始。
人工智能解決方案實際上可以為常見問題注入代碼修復，或者當它們知道要尋找什么以及如何反應時，他們可以直接修復更復雜的問題。更好的是，正如我們通常在機器學習中看到的那樣，隨著時間的推移，僅僅通過攝入更多信息，自我修復算法就會變得更加準確，并且更能代表工作代碼。
這意味著當開發(fā)人員更改代碼并破壞軟件時，人工智能將立即接管并解決問題。它減少了開發(fā)人員和測試人員花在尋找這些問題上的時間，而且還大大減少了一般故障排除的時間。它還可以標記常見問題以供稍后審查，以確保不會重復出現錯誤，并且問題不會在整個開發(fā)階段復雜化。
軟件測試中的人工智能：良好的顛覆即將到來由于更智能、更高效的流程提高了生產力，軟件測試中的人工智能有可能顛覆該領域。需要大量時間和精力的手動任務幾乎可以完全由人工智能自動化來完成。
此外，早期錯誤檢測可以通過NLP工具來處理，而自我修復代碼可確保軟件應用始終在運行時運行。所有這些都減少了故障排除和手動錯誤檢測所花費的時間。
標簽：
