Для тех, кто следит за моей серией Искусственный интеллект и тестирование, это третья статья. Если вы пропустили предыдущие, вы можете найти их здесь: Искусственный интеллект и тестирование.

В текущей среде Agile/Continuous Delivery тестировщикам программного обеспечения важно использовать передовые методы, чтобы гарантировать качество своих выпусков. Наиболее эффективный способ добиться этого — автоматизированное тестирование, которое обеспечивает непрерывное тестирование на протяжении всего цикла разработки. Потенциал автоматизированного тестирования для преобразования индустрии контроля качества огромен.

Включение искусственного интеллекта (ИИ) в тестирование программного обеспечения может существенно повысить производительность. Несмотря на шумиху вокруг термина ИИ в тестировании, он действительно упрощает процесс тестирования и дает реальные преимущества. Ярким примером этого являются Карты Google, которые используют ИИ для анализа моделей трафика и определения наиболее выгодных маршрутов для пользователей. Кроме того, Netflix использует машинное обучение для управления своим алгоритмом рекомендаций, который предлагает телешоу и фильмы, соответствующие вашим предпочтениям.

Хотите исследовать огромную вселенную ИИ? Стремитесь получить представление о том, как он может произвести революцию в области тестирования программного обеспечения? Вы пришли в нужное место! Продолжайте читать, чтобы узнать больше.

Обзор искусственного интеллекта

Область искусственного интеллекта включает в себя сочетание компьютерных наук и обширных наборов данных для решения проблем. Существует три основных подразделения технологии ИИ.

  • Искусственный узкий интеллект – это тип слабого ИИ, который обучен выполнять определенные задачи. Большинство ИИ, доступных сегодня, подпадает под эту категорию.
  • Общий искусственный интеллект — это форма сильного ИИ, которая остается теоретической. Предполагается, что он будет обладать способностями к решению проблем, обучением и другими интеллектуальными качествами, эквивалентными человеческим.
  • Искусственный суперинтеллект — это теоретическая форма ИИ, способная превзойти человеческие способности и интеллект.

ChatGPT, современная языковая модель, разработанная OpenAI, недавно привлекла внимание своими возможностями искусственного интеллекта на основе обработки естественного языка. Он может автоматизировать задачи, связанные с человеческим взаимодействием, например, чат-бот с искусственным интеллектом.

Хотя термины искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение взаимозаменяемы в большей части контента, они имеют нюансы и отличаются друг от друга. Как показано выше, машинное обучение и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта, а глубокое обучение является подобластью машинного обучения.

Так что же отличает эти поля?

  • Искусственный интеллект. Способность машины развивать свой интеллект.
  • Машинное обучение. Способность машины использовать алгоритмы, с помощью которых она может автоматически обучаться на основе данных и опыта.
  • Глубокое обучение. Способность машины обучаться с помощью алгоритмов, имитирующих человеческий мозг.

Самый внешний уровень включает в себя способность машины использовать наборы данных для облегчения интеллектуального решения проблем.

Машинное обучение, которое является областью искусственного интеллекта, использует алгоритмы для изучения данных и получения опыта в решении конкретных проблем. Конечной целью ИИ является создание программ, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение стало подмножеством ИИ, когда было обнаружено, что обучение компьютеров обучению на основе наборов данных более эффективно, чем их программирование для выполнения определенных действий.

Самый внутренний слой, известный как глубокое обучение, стремится воспроизвести человеческий мозг с помощью нейронных сетей. Эти сети похожи на нейроны в человеческом мозгу. Алгоритм можно считать глубоким обучением, когда эти сети имеют более трех слоев. Глубокое обучение отличается от машинного обучения тем, как оно учится. В отличие от неглубокого ИИ и машинного обучения, алгоритмы глубокого обучения масштабируемы и требуют меньшего вмешательства человека.

Автоматизированное тестирование искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение стали популярной тенденцией. Поскольку все больше компаний внедряют ИИ в свою деятельность, чтобы оставаться впереди конкурентов, компании, занимающиеся тестированием программного обеспечения, также присоединяются к этой тенденции.

Приложения автоматизации тестирования на основе ИИ:

  1. Самовосстанавливающиеся тесты. При использовании традиционных инструментов автоматизации тестирования компоненты приложения определяются определенными идентификаторами. К сожалению, эти идентификаторы могут меняться при обновлении или изменении приложения, что делает предыдущие функциональные тесты неэффективными и дает неточные результаты. К счастью, в самовосстанавливающихся тестах используются алгоритмы искусственного интеллекта для автоматического выявления непредвиденных ошибок, возникающих из-за динамических свойств. Эти тесты предоставляют рекомендации по лучшим альтернативам или автоматически обновляют сценарий, экономя драгоценное время специалистов по обеспечению качества, которые в противном случае потратили бы часы, пытаясь найти и решить проблему.
  2. Визуальные локаторы. Благодаря тестированию пользовательского интерфейса на основе ИИ визуальные локаторы теперь могут находить элементы в веб-приложении с помощью зрения, даже если их локаторы были изменены. Это устраняет необходимость жесткого кодирования идентификаторов доступности или других локаторов. Кроме того, интеллектуальные инструменты автоматизации могут использовать OCR и другие методы распознавания изображений для сопоставления приложения, обнаружения визуальных регрессий или проверки элементов.
  3. Создание и обновление модульных тестов. В сфере DevOps модульное тестирование играет решающую роль в обеспечении непрерывного тестирования и непрерывной интеграции/доставки (CI/CD). Тем не менее, разработчики могут счесть создание и поддержку модульных тестов трудоемкой задачей, что отвлечет их внимание от написания кода приложения. К счастью, инструменты на основе ИИ, которые автоматизируют создание модульных тестов, могут оказаться ценным активом, особенно для организаций, которые намерены включать модульные тесты на более поздних этапах жизненного цикла продукта.
  4. Помощь в тестировании API. Автоматизация тестирования API может быть сложной задачей даже без искусственного интеллекта. Это включает в себя понимание API и создание тестов для различных сценариев, чтобы обеспечить полное покрытие. Текущие инструменты автоматизации тестирования API, такие как Tricentis и SoapUI, анализируют и генерируют тесты, записывая действия и трафик API. Однако изменение и обновление тестов требует от тестировщиков углубления в детали вызовов и параметров REST, что может занять много времени. Инструменты автоматического тестирования API на основе ИИ призваны упростить этот процесс, исследуя шаблоны трафика и определяя связи между вызовами API, группируя их по сценариям. Эти инструменты также извлекают уроки из существующих тестов, чтобы понять отношения между API, обновлять существующие тесты и создавать новые тесты на основе сценариев, когда происходят изменения API.
  5. Автоматизированное обслуживание тестов: с помощью инструментов на основе ИИ можно беспрепятственно оценивать изменения кода и исправлять любые несоответствия с существующими тестами. Это особенно полезно для более простых обновлений кода, таких как изменения элементов пользовательского интерфейса или имен полей, которые больше не должны нарушать работу набора тестов. Выбирая оптимальные элементы пользовательского интерфейса, эти инструменты могут отслеживать текущие тесты и экспериментировать с измененными версиями в случае неудачных тестов. Кроме того, они могут обеспечить комплексное покрытие тестами и устранить любые необходимые пробелы.
  6. Создание тестовых данных на основе ИИ. Использование машинного обучения для создания наборов тестовых данных показало многообещающий потенциал. Используя существующие производственные наборы данных, эта технология может создавать наборы данных, которые включают изображения личного профиля и данные, такие как возраст и вес. Метод Generative Adversarial Network (GAN) гарантирует, что сгенерированные тестовые данные очень похожи на фактические производственные данные, что делает его надежным вариантом для целей тестирования программного обеспечения.
  7. ИИ-аналитика данных автоматизации тестирования. При анализе тестовых данных важно получать значимые сведения, проводя тщательный анализ. Использование технологии ИИ в этом процессе может значительно повысить его эффективность. Используя алгоритмы на основе искусственного интеллекта, ошибки можно легко обнаружить и классифицировать. Эти алгоритмы также могут точно идентифицировать ложноотрицательные и истинно положительные результаты в тестовых примерах, что может изменить правила игры для QA. Благодаря этим преимуществам становится очевидным, что включение технологии ИИ в анализ тестов — это разумный шаг, который может облегчить работу QA, сделав процесс более эффективным и результативным.

Заменит ли искусственный интеллект человеческие рабочие места?

Это распространенный страх, что ИИ в конечном итоге завладеет нашей работой и миром, как мы часто видим в фильмах. Однако на самом деле ИИ может быть полезным инструментом для тестирования на людях, что остается лучшей отраслевой практикой и, вероятно, останется таковой. Настоящая проблема заключается в изобилии плохо сделанного программного обеспечения, которому люди больше не доверяют.

Понятно беспокойство, что ИИ может быть использован для создания еще более плохого программного обеспечения. Однако можно представить себе мир, в котором хорошее программное обеспечение изобилует, а тестировщики обеспечивают стабильность ИИ. Это приведет к более качественному программному обеспечению и системам искусственного интеллекта, что сделает технологии более надежными.

В результате может появиться новая группа тестировщиков, которые будут контролировать и поддерживать эти улучшенные системы искусственного интеллекта. Хотя будущее тестирования может измениться, нам пока не нужно беспокоиться о том, чтобы жить в научно-фантастическом фильме.

Станьте экспертом по модели предметной области

Для разработки успешного алгоритма машинного обучения требуется хорошо продуманная модель тестирования, адаптированная к конкретной области. Поэтому важно иметь опыт профессионалов, которые разбираются в тонкостях этого процесса. Инженеры по автоматизации играют жизненно важную роль в создании этих моделей для поддержки разработки алгоритмов машинного обучения. Их участие гарантирует, что модель тестирования разработана с учетом конкретных потребностей проекта, что повышает вероятность успеха.

Ни для кого не секрет, что в современном мире очень важно иметь опыт в области автоматизации и сложного анализа данных. Эти ценные навыки могут иметь большое значение, когда дело доходит до навигации в постоянно меняющемся технологическом ландшафте. Быть в курсе изменений и достижений будет намного проще с правильными знаниями.

Будущее за компьютерной автоматизацией ИИ

Интеграция ИИ в инструменты и методы тестирования значительно изменилась, особенно в области автоматизации тестирования. С развитием большего количества инструментов на основе ИИ появляются новые функции, которые революционизируют наш подход к тестированию программного обеспечения. Хотя некоторые из этих функций все еще находятся в зачаточном состоянии, потенциал ИИ огромен, и мы можем ожидать, что каждый год будут появляться более совершенные алгоритмы, которые улучшат интеллектуальную автоматизацию тестирования. Очевидно, что ИИ способен изменить будущее тестирования программного обеспечения, и мы только начали изучать его возможности.

Хотя технологии искусственного интеллекта еще есть куда совершенствовать, они уже облегчили нашу жизнь во многих отношениях: от персонализированных рекомендаций Netflix до эффективного тестирования программного обеспечения. Продолжая улучшать и использовать технологию искусственного интеллекта, мы можем ожидать еще больших преимуществ. Примите ИИ сейчас и сыграйте ключевую роль в формировании будущего автоматизации тестирования.

Не позволяйте будущему тестирования пройти мимо вас.