軟件 QA 通常被視為任何開發團隊的昂貴必需品；測試在時間、人力和金錢方面的成本很高，同時仍然是一個不完美的過程，容易出現人為錯誤。通過將人工智能和機器學習引入測試過程，我們不僅擴大了可測試的范圍，而且還自動化了大部分測試過程本身。

這可以在不犧牲范圍或質量的情況下減少測試所花費的時間和金錢，使工程團隊能夠打破項目管理的“鐵三角”。繼續閱讀以了解將 AI 和機器學習應用于測試過程如何有可能徹底改變測試環境。

測試的問題

手動測試涉及測試套件的開發，以及與測試一起使用的測試數據的生成。雖然在提交時自動運行測試套件可以很容易地集成到開發管道中以防止部署失敗的代碼，但測試套件本身仍然僅與其中包含的測試用例和使用的測試數據一樣好。創建測試的開發人員或測試人員是人類。這意味著可能會犯錯誤，并且可能會遺漏測試用例。隨著軟件的增長，測試的數量將不可避免地增加，這使得保持在測試套件之上并確保良好的代碼覆蓋率變得更加困難。

這些挑戰可以通過將人工智能引入測試過程來克服。人工智能可以在項目中以多種方式應用，從抓取軟件到使用測試數據自動生成測試套件，再到可視化分析軟件輸出以發現傳統功能測試不易發現的錯誤。

視覺測試

可以訓練基于圖像的學習算法來分析用戶界面，增強測試過程以幫助確保網頁上的所有內容都能正確顯示。與傳統的功能測試相比，這可以通過更少的錯誤來完成，并且比手動測試要快得多。這節省了時間和金錢，因為用于 UI 驗證的功能測試開發起來非常耗時，并且很快就會變得非常冗長，使得它們難以維護。

視覺 AI 支持的斷言通過顯著減少測試斷言所需的代碼量，徹底改變了編寫 UI 功能測試的方式。例如，AI 支持的斷言不是編寫冗長的代碼來檢查 DOM 元素，而是根據目標預期輸出（通常是屏幕截圖）分析輸出。如果輸出與屏幕截圖匹配，則測試通過。這可以立即突出差異，還可以更輕松地編寫可以應用于不同設備和屏幕分辨率的更好的測試。

人工智能蜘蛛和用戶分析

生成用戶旅程需要大量時間，并且在足夠成熟的軟件中，可能的用戶旅程數量迅速接近超出手動創建的測試用例可能覆蓋的數字。AI 爬蟲用于自動發現應用程序，并可與其他測試程序（例如回歸測試）結合使用，以快速發現用戶旅程中引入的錯誤。它涉及利用機器學習來創建一個模型，該模型可以通過與 UI 元素交互來導航應用程序。該模型通過應用程序創建一系列路徑，以自動生成可以編寫測試的工作模式。這些測試將當前模式與預期工作模式進行比較，以突出差異作為測試過程的一部分。

可以使用支持 ML 的使用分析來代替或補充 AI 爬蟲。通過觀察和了解最終用戶如何使用應用程序，測試系統可以識別用戶實際遍歷的測試用例，而不是通過應用程序的所有可能路徑，從而大大減少提供完整質量保證所需的測試數量。

無代碼測試

使用記錄和回放界面是一種流行的生成測試的方法，但是隨著 UI 元素的變化，它們很難維護。人工智能驅動的無代碼測試開啟了創建幾乎不需要維護的自我修復測試用例的可能性。AI 可以通過在與之交互時動態生成對象定位器來增強記錄和播放過程。所有命令，從鼠標點擊到鍵盤輸入，以及對象類型，無論它可能是下拉選項、輸入字段還是其他東西，都會被識別。

人工智能驅動的無代碼測試能夠自我修復。通過開發頁面上的對象模型，它能夠重新發現已以某種方式移動或更改的 UI 元素定位器，而無需手動重新配置。在開發 UI/UX 測試時，這可以節省大量時間，這通常需要不斷維護以適應變化。

持續驗證

連續驗證不是將測試定義為 CI/CD 管道中的特定階段，而是允許使用連續驗證在開發過程的所有階段運行測試。人工智能驅動的持續驗證可以通過在開發過程的每個階段跟蹤數千個指標來自動對新版本進行風險評估，比手動處理機器日志數據的速度要快得多。

這些風險評估可用作自動化決策部署過程的一部分。如果部署被判定風險太大，可以使用 AI 自動回滾或前滾部署，以防止不穩定的代碼留在生產環境中。這些不僅節省了凌晨 3 點對技術專家的緊急呼叫，而且 AI 還能夠進行錯誤診斷和分類，因此可以根據嚴重程度自動理解和分類錯誤、警告和異常，進一步減少對專家確定風險級別的依賴的錯誤。

人工智能和軟件測試的未來

基于 AI 和 ML 的軟件測試方法的許多潛在應用仍處于起步階段，它們在軟件測試行業的應用并不廣泛。這些測試方法是新的，但人工智能驅動的測試方法證明了不僅可以擴大軟件內可測試范圍的潛力，而且還可以擴大測試過程的自動化程度。軟件 QA 是開發過程中最昂貴的部分之一，因此在時間和金錢方面的潛在成本節約對于開發團隊來說是巨大的。

審核編輯：郭婷