人工智能的普及給人們帶來了很高的希望，當然，質量保證和軟件測試也不能幸免于人工智能的魅力。人工智能通過使用手頭的海量數據，為它所接觸到的一切事物帶來了新的創造性智能。諸如谷歌、FB、亞馬遜、微軟等科技巨頭在人工智能項目上投入了巨資。有影響力的聲音也開始談論這種技術將帶來軟件開發的范式改變。從獨立測試到連續測試，人工智能改變了軟件測試和開發行業。人工智能是簡化軟件開發和測試并使其更流暢、更高效的關鍵。

統計場景

?Gartner 報告稱，到2020年，人工智能技術將在幾乎所有新服務和產品中普及，并將成為首席信息官最關心的投資領域。即使在2018年也都是關于AI的。

?據《2020-21年世界質量報告》（2020-21 World Quality Report）顯示，約21%的受訪IT領導者表示，他們正在進行人工智能試驗或模型驗證。談到長期趨勢，只有2%的受訪者表示，人工智能在他們即將出臺的計劃中沒有任何作用。

?對于軟件公司來說，軟件測試和質量保證仍然是一項重要的成本（上一年花費了超過四分之一（26%）的it費用），因此，在人工智能支持的自動化測試平臺上投入資金有著巨大的動力。

人工智能（AI）對軟件測試人員意味著什么？

事實證明，人工智能在零人為干預下具有巨大的潛力，可以迅速發現測試錯誤或故障。正如自動化減少了軟件工程師的單調手工工作一樣，人工智能還旨在通過額外的智能來減少繁瑣的工作。它試圖通過學習對過

去所面臨的相同問題的答案來找到將來解決問題的方法。軟件工程師必須連續執行他們正在做的事情。但是，他們也了解基于AI的自動化測試工具，并使用它們來提高效率。

借助人工智能，質量保證測試人員將從原來的軟件測試團隊轉變為自動化測試團隊，因為人工智能將使質量保證測試更加高效。隨著大約70％的測試重復進行，AI可以迅速占據空間，并且測試領域將發生一些變

化。因此，如果軟件測試人員有效地使用人工智能工具，那么它可以顯著地在很短的時間內提高項目的整體質量商。

IBM的系統科學研究所表示，修復產品發布后發現的bug的成本是設計時發現的bug的4-5倍，是維護階段發現的錯誤的100倍。

如果不盡早發現bug，那么它們的成本會有多高？

?10，000美元–生產

?1，500美元–質量檢查測試階段

?100美元–收集需求階段

游戲開發商Ubisoft推出了一款基于人工智能的工具，可以在軟件開發人員鍵入代碼時提醒軟件開發人員可能出現的錯誤。漏洞修復可能會占用Ubisoft游戲開發預算的70％。因此，人工智能將為其業務提供可觀的

財務回報。

在質量保證和軟件測試中使用人工智能的9大優勢

1）高精度

手動測試是準確的，但并非沒有錯誤。有時，質量檢查工程師不會注意到錯誤或錯誤的可能性。測試自動化有助于執行相同的一系列操作，而不會遺漏細節。質量檢查工程師使用自動化軟件來完成重復測試。

2）更好的缺陷跟蹤

在舊的測試方法中，錯誤或錯誤會長期被忽略。這些未引起注意的錯誤后來變得很麻煩。人工智能可以在幾秒鐘內發現缺陷，并分析這些錯誤。隨著測試數據的增長，，錯誤或bug的數量也隨之增加。人工智能可

以自動執行程序，因此可以自動更正代碼，并且軟件測試團隊可以聰明地執行錯誤跟蹤。人工智能在調試日志上記錄故障的詳細信息，并檢測重復的錯誤。

3）更好的靈活性

即使是應用程序中最易訪問的修改也可能導致自動化測試工具中的測試失敗，因為傳統的測試場景只考慮一個路徑或選擇器。因此，這種測試方法有些僵化。機器學習和人工智能允許高度靈活的測試程序，以及多

個文檔元素之間的知識關系。這種系統可以實時自動適應任何變更，既可靠又靈活。

4）控制測試時間

質量檢查測試中的人工智能可以最大程度地減少手動測試所花費的時間。質量檢查團隊可以輕松地將他們的工作應用于需要人工解釋的高度復雜的工作。質量檢查人員和開發人員將需要嘗試設計、排序、編寫和管

理端到端測試。因此，它將加快發布時間，并釋放資源來開發新產品，而不是測試新版本。

5）增強回歸測試

隨著部署速度越來越快，對回歸測試的要求也越來越高，以至于人們無法跟上。組織可以使用人工智能來完成一些繁瑣的回歸測試任務，并使用機器學習來創建測試腳本。例如，在用戶界面更改的情況下，可以使

用人工智能/機器學習來掃描大小、形狀、顏色或重疊。否則，這些將是手動測試完成；我們還可以利用人工智能來驗證軟件測試人員可能遺漏的更改。

6）測試一致性

質量檢查測試人員擅長檢測和解決復雜的問題并證明測試方案，但他們仍然是人。測試中仍然可能會發生錯誤，特別是由于完成單調處理的倦怠綜合癥。人工智能不受重復測試的影響，因此可以產生更可靠和準確

的結果。通常，質量檢查分析師和開發人員之間通常會在時間限制或測試過程中發現結果之間產生分歧。AI / ML可以通過給出客觀結果來消除可能導致測試程序停滯的這種類人機交互。

7）增強測試覆蓋率

測試自動化的詳細特性增強了軟件測試程序。人工智能幫助質量檢查工程師檢查內存、內部程序狀態、文件存儲和內容以及數據表。AI根據預期結果找到模式并檢查數據庫行為。軟件測試中的AI可以在單個測試中

執行各種測試用例，從而提供全面的覆蓋范圍。

8）以較小的時間線發布軟件，加快上市時間

自動化測試有助于縮短開發和測試時間。在測試自動化中，每次源代碼更改后都會實現一次測試。它減少了運行重復測試用例所涉及的任何額外成本。人工智能集成軟件測試證明是準確且省時的。在質量檢查和軟

件測試行業中，時間與金錢成正比。

9）執行視覺測試

圖像和模式識別使人工智能技術能夠通過執行應用程序的視覺測試來識別視覺錯誤。人工智能可以分離動態用戶界面控件，不管它們的形狀和大小如何，并用像素級別對其進行評估。

排名前5位的基于AI的自動化測試工具

＃1功能化

它是一個基于云的工具，有利于功能、性能和負載測試目的。該測試工具是解決每個問題的一站式解決方案，并使用AI和ML來加快測試的創建、分析和管理。好處是您需要用英語輸入您想要的內容，然后自然語

言處理將自動生成功能測試用例。令人驚訝的是，它在幾分鐘之內可以從每個臺式機和移動瀏覽器中執行100項測試。

＃2見證

Testim工具使用ML技術來編寫、執行和指導自動化測試。它著重介紹了用戶界面、功能測試和E2E（端到端）測試。隨著更多的運行，Testim將變得更加聰明，并加速測試服的穩定性。質量檢查測試人員可以使用

JavaScript和HTML等編程語言編寫復雜的邏輯。

＃3應用程序

它是使用人工智能技術根據消費者行為生成測試案例的最佳工具。測試組合準確地解釋了實際系統將在生產系統上執行的操作。因此，該測試工具百分之百的以客戶為中心。

＃4 Testcraft

它是用于硒的回歸和連續測試的理想自動測試平臺之一。Testcraft還可以用于檢查網站應用程序。人工智能通過自動擊敗應用程序的適度性，在避免時間和管理成本方面發揮著至關重要的作用。

＃5 Applitools

它是用于可視化用戶界面測試，軟件監視和可視化管理的最佳工具之一。該測試工具可以掃描應用程序屏幕并像人類的大腦一樣對其進行檢查；但是，使用ML。DevOps，自動化測試，手動質量檢查和數字轉換專家的團隊可以輕松使用AppliTools。

結論

人工智能是接下來的一件大事；但是，它不會取代人類。人工智能將迅速執行各種測試。但是人工仍然可以管理測試結果，因為人工智能只能執行確定性測試，而隱性和隱式測試則必須由人工測試人員執行。質量保證測試人員將與人工智能協同工作，從而觀察質量保證測試中更激動人心的部分。質量檢查工程師與人工智能緊密合作，可以徹底改變我們現在的測試方式。

中小企業可以輕松地從使用人工智能/機器學習的軟件測試中受益，以應對測試團隊的關鍵挑戰。盡管AI和ML不能替代人類測試人員，但它們可以作為測試策略的補充。
責編AJX