基于AI和ML软件测试方法的许多潜在应用仍处于起步阶段

将人工智能引入软件测试似乎完全改变了软件质量保证。

软件QA对于任何开发团队来说，它通常被视为昂贵的必需品；测试时间、劳动力和金钱的成本非常高。同时，这仍然是一个不完美的过程，容易出现人为错误。通过将人工智能BC549C和机器学习引入测试过程，我们不仅扩大了测试范围，而且自动化了大多数测试过程本身。

这可以减少测试的时间和金钱，而不牺牲范围或质量。工程团队可以打破项目管理“铁三角”。继续阅读以了解AI以及机器学习在测试过程中的应用，如何彻底改变测试环境。

测试的问题

手动测试涉及测试套件的开发和与测试一起使用的测试数据的生成。虽然测试套件可以很容易地集成到开发管道中，以防止代码部署失败，但测试套件本身仍然与测试用例和测试数据一样好。创建测试的开发人员或测试人员是人类。这意味着测试用例可能会出现错误和遗漏。随着软件的增加，测试数量将不可避免地增加，这使得更难保持测试套件上方良好的代码覆盖。

我们可以通过引入人工智能来克服这些挑战。从抓取软件到自动生成测试套件，再到可视化分析软件输出，人工智能可以多种方式应用于项目，发现传统功能测试中难以发现的错误。

视觉测试

您可以训练基于图像的学习算法来分析用户界面，并加强测试过程，以确保页面上的所有内容都能正确显示。这个错误比传统的功能测试要少得多，比手动测试要快得多。节省时间和金钱，因为它被使用了UI开发验证功能测试非常耗时，很快就会变得非常冗长，难以维持。

视觉AI支持断言减少测试断言所需的代码数量，完全改变写作UI功能测试方法。AI支持断言编写冗长代码不是检查DOM元素，但根据目标的预期输出（通常是屏幕截图）进行分析。如果输出与屏幕截图相匹配，则通过测试。为了更好地测试不同设备和屏幕的分辨率，可以立即突出差异和分辨率。

人工智能蜘蛛和用户分析

在足够成熟的软件中，生成用户的旅程需要很多时间，用户的旅程可能比手动测试用例更接近可能的数字。AI爬虫可以自动找到应用程序，并与其他测试程序（如返回测试）一起使用，以快速找到用户在旅途中引入的错误。它涉及使用机器学习来创建一个可以通过的模型UI元素交互导航应用程序。该模型通过应用程序创建一系列路径，自动生成可编写和测试的工作模式。为了突出差异，这些测试比较了当前模式和测试过程的一部分。

可使用支持ML用分析代替或补充分析AI爬行动物。测试系统可以通过观察和理解最终用户如何使用应用程序来识别测试用例，而不是通过应用程序的所有可能路径，从而大大降低提供完整质量保证所需的测试数量。

无代码测试

使用记录和回放界面是一种流行的生成测试方法，但随之而来的是UI它们很难保持元素的变化。人工智能驱动的无代码测试开启了自修复测试用例的可能性，几乎不需要维护。AI通过动态生成对象定位器可以增强记录和播放过程。所有命令都可以识别下拉选项、字段或其他东西。

人工智能驱动的无代码测试可以自行修复。通过开发页面上的对象模型，可以找到以某种方式移动或更改的对象模型UI元素定位器新配置元素定位器。正在开发中。UI/UX这样可以节省很多时间，通常需要持续的维护来适应变化。

持续验证

连续验证不会将测试定义为CI/CD在管道的特定阶段，允许在开发过程的每个阶段进行连续验证。人工智能驱动程序的连续验证可以自动评估新版本的风险，并在开发过程的每个阶段跟踪数千个指标，远快于手动处理机器日志数据。

这些风险评估可以作为自动决策和部署过程的一部分。如果部署被判定为风险过大，可以使用AI自动回滚或前滚部署，防止生产环境中代码不稳定。这不仅节省了技术专家凌晨3点的紧急呼叫，也节省了技术专家的紧急呼叫AI错误的诊断和分类也可以根据严重程度、警告程度和异常程度自动理解和分类错误，从而进一步减少依赖专家确定风险水平的错误。

未来人工智能和软件测试

基于AI和ML软件测试方法的许多潜在应用仍处于起步阶段，尚未广泛应用于软件测试行业。这些测试方法是新的，但AI驱动测试方法证明，它不仅可以扩大软件中的测试范围，还可以自动测试过程的数量。QA这是开发过程中最昂贵的部分之一，因此开发团队节省时间和金钱的潜在成本是巨大的。