软件测试中的AI——为什么它在软件自动化测试中很重要?

2024-03-08   出处: testsigma.com  作/译者:Shruti Sharma/Ares

通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。

人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。

接下来,让我们讨论软件测试中的人工智能(AI)。

软件测试中的AI

软件测试中的人工智能彻底改变了我们进行测试的方式。有了人工智能的帮助,软件测试可以变得更加高效和可靠。人工智能测试工具可以帮助完成自动化中的重复性任务,让测试工程师能够专注于更复杂的业务场景测试。这些工具还可以帮助识别和预测软件中的缺陷,使测试过程更加准确和彻底。

随着更多的企业都寻求如何减少测试和部署所需的时间与精力,人工智能在软件测试中的应用变得越来越重要。通过自动化执行重复的测试任务,公司可以缩短发布周期,并提高软件的整体质量。此外,人工智能测试工具可以帮助企业在软件缺陷成为重大问题之前就识别并消除这些缺陷。

总之,人工智能测试工具可以帮助企业实现更快、更可靠的软件测试,使其成为那些寻求简化测试流程、提高研发效率的企业的理想选择。

QA测试人员的日常任务(手工测试和自动化测试)

QA测试人员日常的主要任务可以概括如下:

  1. 对相关文档进行初步评审或审查,其中包括业务需求文档和开发相关的设计开发文档。
  2. 根据对文档、业务需求和开发细节的审查和了解,创建测试计划和测试用例。
  3. 执行测试用例,并提供清晰全面的结果报告。
  4. 在发布前进行回归测试,以确保最终产品的功能符合预期。
  5. 对产品所做的任何更改进行具体测试,以确保其继续按预期运行。
  6. 执行性能和负载测试,以评估产品处理预期用户流量的能力。
  7. 进行用户交互和用户体验测试,以评估产品的用户交互和整体用户体验。
  8. 设计自动化测试用例,以最大限度地减少手工测试,确保结果一致可靠。
  9. 维护自动化测试用例,以确保它们保持最新,并随着时间的推移继续提供准确的测试结果。

手工测试 VS 人工智能测试

下面是手工软件测试和人工智能软件测试之间的详细比较:

序号 手工测试 AI测试
1 非常耗时、资源密集和成本昂贵的。 人工智能驱动的测试节省了时间和金钱,因此可以更快地发布产品。
2 手工执行测试需要更多的时间,因为测试人员将线性和顺序地执行测试。 自动化测试有助于加快测试执行的速度。
3 测试用例由测试人员手动执行,手动测试人员必须积极参与测试活动。 测试用例使用人工智能自动化测试工具实现自动化。不需要太多的人工干预。示例——Testsigma、Katalon等。
4 低生产率 高生产率
5 测试结果不可能100%准确,在进行测试时,出现人为错误的可能性很高。 与手动测试相比,测试的准确性很高,因为每个测试活动都通过工具进行监控和自动化执行。
6 测试覆盖率较低,因为手动测试人员无法覆盖所有可能的测试场景。 测试覆盖率较高,因为人工智能工具可以帮助在短时间内执行大量测试用例。
7 并行测试在机器成本、人力资源和时间方面变得非常昂贵。 自动化工具支持并行测试,允许测试人员以更少的资源和成本在云上运行测试。
8 手动测试成本高昂,因为必须雇佣和培训手动测试人员。 自动化测试需要对人工智能工具和培训进行初步投资,但从长远来看,它具有很高的成本效益。

人工智能如何改变软件测试的趋势?

人工智能正在彻底改变软件测试,使其更快、更准确、更高效。人工智能工具可以分析大量数据并自动创建测试用例,为其他任务腾出更多时间。此外,人工智能可以在潜在问题成为问题之前就预测出这些问题,因此团队可以更早地主动解决这些问题。总之,人工智能正在将软件测试从一个劳动密集、容易出错的过程转变为一个更快、更可靠的过程。

人工智能在软件测试自动化中的应用

人工智能正在彻底改变软件测试自动化,使其更容易、更快、更准确。人工智能工具可以自动创建测试用例、运行测试和分析结果,从而节省时间和精力。此外,人工智能可以使用机器学习算法从过去的测试中学习经验,以提高测试用例的质量。软件测试中的人工智能帮助团队以更低的成本,以更少的错误来覆盖更多的测试范围。

为什么我们在软件测试自动化中需要人工智能?

将人工智能纳入测试自动化势在必行,因为它可以彻底改变测试过程。人工智能驱动的自动化测试增强了测试覆盖率,加速了测试执行过程,并识别了测试人员可能忽略的复杂场景。通过智能分析数据并适应不断发展的软件,人工智能可以使测试更加全面、高效和自适应,最终导致更高质量的软件发布。

基于人工智能的软件测试自动化的各种方法是什么?

基于人工智能的软件测试自动化的各种方法如下:

  1. 回归测试套件自动化:
    回归测试通常需要测试人员投入大量的时间和精力。人工智能驱动的回归测试套件自动化基于代码变更智能地进行自动化测试。目标是通过选择和执行适当的测试用例集来减少回归测试的时间周期,从而提高测试效率。

  2. 缺陷分析和预测:
    该方法利用机器学习和自然语言处理技术,提高了对软件缺陷的准确识别。主要目标是早期故障检测,帮助公司加快发布时间,同时确保软件质量。

  3. 修复与更新自动化:
    人工智能支持的自我修复自动化解决了对象或属性更改导致测试自动化脚本损坏的问题。这里的重点是自动修复此类问题,最大限度地减少手动干预的需要,并加快自我修复过程。

人工智能软件测试可以帮助完成哪些任务?

上述大多数任务都有重复和冗余的因素,这就是为什么软件测试行业有很大的自动化前景。此外,如果只学习一次,人工智能就可以快速完成一些任务。其中一些任务是:

  1. 为某一个功能创建测试用例:人工智能软件需要先识别该类型功能需要运行哪些测试用例,再进行自动执行。
  2. 根据代码变更执行测试用例:一旦人工智能软件知道代码中的哪些范围发生了变化,它就可以进行风险分析,并决定应该执行哪些测试用例,以确保在发布之前持续完成这个过程。
  3. 开展测试规划:规划应该为新功能创建什么测试用例以及应该如何执行测试用例。
  4. 相同类型工作流程的自动化:当测试人员自动化执行一个工作流程时,人工智能软件可以学会自动化所有类似的流程,从而节省大量时间。
  5. 当代码发生变化时,测试用例的准确维护:受代码的微小变化而影响的测试用例,就像重命名组件一样,可以很容易地通过人工智能软件进行纠正,以适应代码变更。
  6. UI测试:根据UI组件,基于AI的软件可以轻松生成测试所有UI工作流的测试用例。
  7. 性能和负载测试:生成用于性能和负载测试的负载压力数据。
  8. 发布前回归测试:基于人工智能的软件可以根据代码和构建的新功能的变化,决定在什么样的发布之前应该执行哪些测试用例。
  9. 自动创建测试计划。

人工智能软件测试对哪些任务没有帮助?

人工智能可以帮助完成与之前完成的任务或多或少相似的重复性任务。但即使人工智能被充分利用,一些任务也需要人类的努力才能完成。以下是一些这样的任务:

  1. 文档审查:检查、评审文档以了解需要构建的系统的来龙去脉最好由人工来完成。
  2. 复杂业务场景的测试用例创建:涉及以不同方式使用多个组件的复杂场景,最好由QA测试人员自己完成测试用例设计。
  3. 测试结果报告及分析:了解分析测试结果并决定下一步需要采取的措施。
  4. 用户体验测试:当用户自行浏览应用程序时,可以总结一些使用心得,从而使用户体验可以得到改善。

AI对测试人员意味着什么?

就像自动化测试减少了测试人员的手动重复工作一样,人工智能也旨在最大限度地减少重复工作,同时增加了智能。它旨在通过学习过去面临的类似问题的解决方案来学习未来问题的解决方法。这意味着QA测试人员应该继续做他们已经在做的事情,但也应该了解基于人工智能的测试自动化工具,并使用它们来提高测试人员和整个QA团队的效率。

因此,如果测试人员能够有效地使用人工智能工具,那么就可以在更短的时间内显著提高将要推出的产品的整体质量。

人工智能对软件测试自动化至关重要吗?

据估计,手工测试人员执行的大约70%的任务可以通过人工智能实现自动化。如果当70%的任务在没有巨大初始学习成本的情况下实现了自动化,它便可以更快地转化为利润,并提高投资回报率,这意味着人工智能对软件测试工作来说非常重要,尤其是在软件测试自动化领域。

人工智能如何优化提升测试?

人工智能可以以多种方式优化提升软件测试:

  • 快速执行测试
    人工智能测试加速了整个测试过程,因为测试人员可以在短时间内执行大量测试用例。
    人工智能测试中出现人为错误的几率要低得多,从而提高了测试的准确性。
    它允许QA团队专注于其他关键的测试任务。
  • 自修复能力
    人工智能可以实现自我修复测试自动化,测试脚本可以适应应用程序中的UI变化,如元素定位器或ID。
  • 无代码测试
    比如Testsigma工具支持基于自然语言处理(NLP)的测试。也就是说,测试人员甚至可以将复杂的工作流程自动化为简单的语句。
    它使团队中的每个人都可以访问并进行测试,包括测试人员、开发人员、客户和其他利益相关者。
  • CI/CD集成
    人工智能可以通过与CI/CD集成来开展持续测试,从而提升每个开发阶段的自动化水平。
    它加快了测试反馈周期,并确保软件保持稳定和可部署。
  • 详细的测试报告
    人工智能测试自动化工具生成详细的测试报告,帮助测试人员轻松识别缺陷并与开发人员共享反馈。
  • 增加了测试覆盖率
    人工智能帮助测试每一个可能的测试场景,从而帮助团队在更短的时间内实现高测试覆盖率。这在手动测试中是不可能的。

人工智能对软件测试的好处

人工智能(AI)在软件测试中提供了许多好处,通过使测试过程更加高效和有效,改变了测试的工作方式。以下是在软件测试中使用人工智能的最大好处:

  • 轻松创建测试用例。测试人员可以在更短的时间内创建大量的测试用例,即使是对于复杂的场景也是如此。
  • 可以对应用程序质量进行快速反馈,并缩短上线发布时间。
  • 可以覆盖多个测试场景和边缘案例,这些场景和案例可能难以手动识别。
  • 可以消除了人为错误,确保了一致可靠的测试结果。
  • 人工智能通过与CI/CD集成实现持续测试,确保测试无缝集成到开发过程中。
  • 可以显著减少手工测试人员工作量,加快了测试进度,并提高了测试效率。

市场上的人工智能工具

目前市场上有几种人工智能测试自动化工具可供使用,它们提供了行业标准Selenium之外的高级功能。例如,Testsigma是一种基于云的持续测试工具,它使用NLP创建测试用例,并使用人工智能维护所有自动化测试用例。使用Testsigma的一些好处包括:

  1. 易用性:Testsigma使测试用例的自动化变得非常容易,即使是项目经理、产品经理和开发人员等测试人员也可以参与测试用例自动化设计与执行。

  2. 减少维护工作量:Testsigma的人工智能确保所有自动化测试用例都能自动维护,减少了手动干预的需要。

  3. 更高的测试覆盖率:使用Testsigma,由于该工具能够并行执行测试,可以在更短的时间内实现更高的测试覆盖率。

  4. 可扩展性:作为一种基于云的解决方案,Testsigma可以扩展以满足组织不断增长的测试需求,而不需要额外的硬件或软件。

结论

人工智能(AI)正在改变软件测试的工作方式,并使其更容易自动化。它使用机器学习和预测分析来帮助测试人员更快、更准确地发现缺陷,从而节省测试时间和金钱。人工智能工具可以生成测试用例,分析测试结果,并在潜在问题造成真正损害之前发现这些问题。人工智能是任何希望在这个数字世界中保持领先地位的软件开发团队的必备品。Testsigma是希望在软件测试中使用人工智能的团队的完美平台。它有一个易于使用的界面,即使你不懂技术,也可以帮助你自动化整个测试过程。从创建测试用例到分析结果,Testsigma都会处理得很好,这样你就可以专注于其他重要的事情。此外,它可以与不同的测试框架一起工作,并与许多其他工具集成——因此,无论你的团队需要什么,Testsigma都能为你提供服务!如果你正在寻找一种使用人工智能加速软件测试的方法,Testsigma就是你的理想之选!

常见问题

人工智能会接管软件测试吗?

不会,人工智能不会取代人类参与软件测试。虽然人工智能可以在某些方面实现自动化过程,但人类仍然需要完成制定测试用例、提供需求背景和对测试结果做出判断等任务。

人工智能在软件测试中的好处是什么?

在软件测试中使用人工智能的好处太多了,它可以使测试更快、更准确、更便宜。此外,人工智能甚至可以在问题成为问题之前就发现问题,并帮助你找出首先运行哪些测试用例以获得最佳的测试结果。

人工智能是如何在自动化测试中使用的?

人工智能用于使测试更容易进行和更高效。它有助于自动化测试过程,如创建测试用例、运行测试、分析结果和发现问题。人工智能测试工具使用机器学习算法和预测分析来自动创建测试,发现功能漏洞或安全问题,甚至通过从过去的测试运行中学习,随着时间的推移更好地发现潜在的新缺陷。


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