人工智能在软件测试中的9个好处

人工智能的普及给人们带来了很高的希望，当然，质量保证和软件测试也不能幸免于人工智能的魅力。人工智能通过使用手头的海量数据，为它所接触到的一切事物带来了新的创造性智能。诸如谷歌、FB、亚马逊、微软等科技巨头在人工智能项目上投入了巨资。有影响力的声音也开始谈论这种技术将带来软件开发的范式改变。从独立测试到连续测试，人工智能改变了软件测试和开发行业。人工智能是简化软件开发和测试并使其更流畅、更高效的关键。

统计场景

•Gartner 报告称，到2020年，人工智能技术将在几乎所有新服务和产品中普及，并将成为首席信息官最关心的投资领域。即使在2018年也都是关于AI的。

•据《2020-21年世界质量报告》（2020-21 World Quality Report）显示，约21%的受访IT领导者表示，他们正在进行人工智能试验或模型验证。谈到长期趋势，只有2%的受访者表示，人工智能在他们即将出台的计划中没有任何作用。

•对于软件公司来说，软件测试和质量保证仍然是一项重要的成本（上一年花费了超过四分之一（26%）的it费用），因此，在人工智能支持的自动化测试平台上投入资金有着巨大的动力。

人工智能（AI）对软件测试人员意味着什么？

事实证明，人工智能在零人为干预下具有巨大的潜力，可以迅速发现测试错误或故障。正如自动化减少了软件工程师的单调手工工作一样，人工智能还旨在通过额外的智能来减少繁琐的工作。它试图通过学习对过

去所面临的相同问题的答案来找到将来解决问题的方法。软件工程师必须连续执行他们正在做的事情。但是，他们也了解基于AI的自动化测试工具，并使用它们来提高效率。

借助人工智能，质量保证测试人员将从原来的软件测试团队转变为自动化测试团队，因为人工智能将使质量保证测试更加高效。随着大约70％的测试重复进行，AI可以迅速占据空间，并且测试领域将发生一些变

化。因此，如果软件测试人员有效地使用人工智能工具，那么它可以显著地在很短的时间内提高项目的整体质量商。

IBM的系统科学研究所表示，修复产品发布后发现的bug的成本是设计时发现的bug的4-5倍，是维护阶段发现的错误的100倍。

如果不尽早发现bug，那么它们的成本会有多高？

•10，000美元–生产

•1，500美元–质量检查测试阶段

•100美元–收集需求阶段

游戏开发商Ubisoft推出了一款基于人工智能的工具，可以在软件开发人员键入代码时提醒软件开发人员可能出现的错误。漏洞修复可能会占用Ubisoft游戏开发预算的70％。因此，人工智能将为其业务提供可观的

财务回报。

在质量保证和软件测试中使用人工智能的9大优势

1）高精度

手动测试是准确的，但并非没有错误。有时，质量检查工程师不会注意到错误或错误的可能性。测试自动化有助于执行相同的一系列操作，而不会遗漏细节。质量检查工程师使用自动化软件来完成重复测试。

2）更好的缺陷跟踪

在旧的测试方法中，错误或错误会长期被忽略。这些未引起注意的错误后来变得很麻烦。人工智能可以在几秒钟内发现缺陷，并分析这些错误。随着测试数据的增长，，错误或bug的数量也随之增加。人工智能可

以自动执行程序，因此可以自动更正代码，并且软件测试团队可以聪明地执行错误跟踪。人工智能在调试日志上记录故障的详细信息，并检测重复的错误。

3）更好的灵活性

即使是应用程序中最易访问的修改也可能导致自动化测试工具中的测试失败，因为传统的测试场景只考虑一个路径或选择器。因此，这种测试方法有些僵化。机器学习和人工智能允许高度灵活的测试程序，以及多

个文档元素之间的知识关系。这种系统可以实时自动适应任何变更，既可靠又灵活。

4）控制测试时间

质量检查测试中的人工智能可以最大程度地减少手动测试所花费的时间。质量检查团队可以轻松地将他们的工作应用于需要人工解释的高度复杂的工作。质量检查人员和开发人员将需要尝试设计、排序、编写和管

理端到端测试。因此，它将加快发布时间，并释放资源来开发新产品，而不是测试新版本。

5）增强回归测试

随着部署速度越来越快，对回归测试的要求也越来越高，以至于人们无法跟上。组织可以使用人工智能来完成一些繁琐的回归测试任务，并使用机器学习来创建测试脚本。例如，在用户界面更改的情况下，可以使

用人工智能/机器学习来扫描大小、形状、颜色或重叠。否则，这些将是手动测试完成；我们还可以利用人工智能来验证软件测试人员可能遗漏的更改。

6）测试一致性

质量检查测试人员擅长检测和解决复杂的问题并证明测试方案，但他们仍然是人。测试中仍然可能会发生错误，特别是由于完成单调处理的倦怠综合症。人工智能不受重复测试的影响，因此可以产生更可靠和准确

的结果。通常，质量检查分析师和开发人员之间通常会在时间限制或测试过程中发现结果之间产生分歧。AI / ML可以通过给出客观结果来消除可能导致测试程序停滞的这种类人机交互。

7）增强测试覆盖率

测试自动化的详细特性增强了软件测试程序。人工智能帮助质量检查工程师检查内存、内部程序状态、文件存储和内容以及数据表。AI根据预期结果找到模式并检查数据库行为。软件测试中的AI可以在单个测试中

执行各种测试用例，从而提供全面的覆盖范围。

8）以较小的时间线发布软件，加快上市时间

自动化测试有助于缩短开发和测试时间。在测试自动化中，每次源代码更改后都会实现一次测试。它减少了运行重复测试用例所涉及的任何额外成本。人工智能集成软件测试证明是准确且省时的。在质量检查和软

件测试行业中，时间与金钱成正比。

9）执行视觉测试

图像和模式识别使人工智能技术能够通过执行应用程序的视觉测试来识别视觉错误。人工智能可以分离动态用户界面控件，不管它们的形状和大小如何，并用像素级别对其进行评估。

排名前5位的基于AI的自动化测试工具

＃1功能化

它是一个基于云的工具，有利于功能、性能和负载测试目的。该测试工具是解决每个问题的一站式解决方案，并使用AI和ML来加快测试的创建、分析和管理。好处是您需要用英语输入您想要的内容，然后自然语

言处理将自动生成功能测试用例。令人惊讶的是，它在几分钟之内可以从每个台式机和移动浏览器中执行100项测试。

＃2见证

Testim工具使用ML技术来编写、执行和指导自动化测试。它着重介绍了用户界面、功能测试和E2E（端到端）测试。随着更多的运行，Testim将变得更加聪明，并加速测试服的稳定性。质量检查测试人员可以使用

JavaScript和HTML等编程语言编写复杂的逻辑。

＃3应用程序

它是使用人工智能技术根据消费者行为生成测试案例的最佳工具。测试组合准确地解释了实际系统将在生产系统上执行的操作。因此，该测试工具百分之百的以客户为中心。

＃4 Testcraft

它是用于硒的回归和连续测试的理想自动测试平台之一。Testcraft还可以用于检查网站应用程序。人工智能通过自动击败应用程序的适度性，在避免时间和管理成本方面发挥着至关重要的作用。

＃5 Applitools

它是用于可视化用户界面测试，软件监视和可视化管理的最佳工具之一。该测试工具可以扫描应用程序屏幕并像人类的大脑一样对其进行检查；但是，使用ML。DevOps，自动化测试，手动质量检查和数字转换专家的团队可以轻松使用AppliTools。

结论

人工智能是接下来的一件大事；但是，它不会取代人类。人工智能将迅速执行各种测试。但是人工仍然可以管理测试结果，因为人工智能只能执行确定性测试，而隐性和隐式测试则必须由人工测试人员执行。质量保证测试人员将与人工智能协同工作，从而观察质量保证测试中更激动人心的部分。质量检查工程师与人工智能紧密合作，可以彻底改变我们现在的测试方式。

中小企业可以轻松地从使用人工智能/机器学习的软件测试中受益，以应对测试团队的关键挑战。尽管AI和ML不能替代人类测试人员，但它们可以作为测试策略的补充。
责编AJX