「別為人工智慧技術煩惱」：人工智慧和機器學習如何革新 Web 和行動自動化測試

人工智慧和機器學習已經正式告別“起步階段”，進入主流視野。這種迅猛的崛起堪比音樂人The Kid Laroi的崛起。 The Kid Laroi在2020年之前，除了他的祖國澳大利亞之外，幾乎無人知曉。然而，憑藉一系列熱門單曲以及與許多知名藝人的合作，他迅速躥紅，最終榮獲2022年葛萊美最佳新人獎。

同樣，一些人工智慧和機器學習的成功案例也推動了市場向前發展，因為它們被應用於… 自動化持續測試並產生了重大影響。這些「成功案例」包括人工智慧驅動的測試創建、自我修復和預測性風險評估，我們將在本文中詳細介紹所有這些內容。

Eric B 和 Rakim 在他們 1992 年的經典歌曲“Don't Sweat the Technique”中有一句歌詞，可以用來說明新技術的普及及其對各行各業的影響：

科學家試圖弄清楚背景/

哲學家們都在思考接下來會發生什麼事。

在自動化的背景下 持續測試開發人員和工程師正積極開發和應用人工智慧和機器學習技術，以幫助解決多年來一直存在的持續測試難題。他們的目標是利用能夠緩解當前挑戰的技術來優化現有的測試流程。

同時，思想領袖和主題專家正在思考人工智慧和機器學習對網路未來更廣泛的影響，以及它們如何影響網路的未來。 行動軟體測試他們關注的是這些技術將如何塑造和改變測試格局和整體流程。

這兩種視角對於人工智慧和機器學習的持續測試和快速發展都至關重要。我們需要運用科學的問題解決方法來改進這些技術。同時，秉持前瞻性的思維模式將有助於我們探索人工智慧和機器學習技術的潛力。

數字不會說謊

人工智慧和機器學習在自動化持續測試中的應用正持續成長。各組織機構不斷追求更快、更有效率、更具可擴展性的測試方法和流程。 Gartner¹ 2022 年的研究顯示，已有 48% 的組織機構在其測試中使用人工智慧和機器學習技術，預計到 2025 年，這一比例將增長至 64%。

這是在組織層面上的情況，但在更實際的使用層面上，凱捷²在2023年報告稱，這些技術將測試時間縮短了50%，缺陷逃逸率降低了40%，測試覆蓋率提高了30%。

那麼，讓我們來探討人工智慧和機器學習能力對軟體測試流程的影響。請記住：

“我的想法只屬於觀眾的耳朵。”
對於我的對手來說，這可能需要數年時間。

幽靈就是機器

多項自動化持續測試功能採用了人工智慧和機器學習技術，以提高效率和可視性。其目標是減少耗時的人工操作，並打破團隊之間的資訊孤島。

人工智慧驅動的測試創建 – 此功能利用自然語言處理技術自動產生測試案例。同時，它還可以接收需求、使用者故事、現有測試案例和程式碼覆蓋率數據，並利用機器學習演算法產生更強大、更可靠的測試案例。

人工智慧驅動的試題創建具有以下優勢：

• 產生的測試案例涵蓋的場景比…更多 手動測試員 可以實現，提高測試覆蓋率。
• 測試生成速度比人工方法快得多，大大減少了時間和精力。
• 案例更加全面，出錯率更低，測試品質也隨之提高。

人工智慧驅動的自愈 – 利用分類技術，在測試執行過程中自動偵測並修復失敗的測試。此功能會將實際結果與預期結果進行比較，如果結果不匹配，則測試判定為失敗。人工智慧驅動的自癒功能透過識別和修正諸如定位器缺失或使用者介面細微變化等小錯誤來修復測試。

人工智慧驅動的自我修復技術具有以下優點：

• 由於測試失敗後能夠自動修復，無需人工幹預，因此降低了測試維護成本。
• 透過自動產生測試案例來回應被測應用程式的變化，從而提高測試覆蓋率。
• 透過考慮被測應用程式中的細微變化並自動修復測試本身，降低了測試的不穩定性。

人工智慧驅動的測試分析 ——這項功能源自於自動化持續測試產生的大量數據。它利用機器學習和自然語言處理技術，分析整個測試過程，識別趨勢和異常情況。這有助於深入了解應用程式效能和測試環境本身的運作狀況，使團隊能夠做出數據驅動的決策。

人工智慧驅動的測試分析具有以下優點：

• 此解決方案能夠識別測試結果和雲端設備使用中的模式、趨勢和異常情況，從而提高缺陷檢測能力。
• 測試結果分析可以減少測試人員所需的時間和精力，使他們能夠從事其他更重要的任務。
• 透過更了解應用程式效能和潛在缺陷，提高品質和可靠性。

變更風險預測 – 預測有風險的程式碼變更，並協助團隊採取積極措施降低風險或修復程式碼。它利用機器學習演算法分析變更對應用程式的影響。此解決方案有助於減少變更失敗，並縮短相關事件的平均解決時間。

變革風險預測的益處包括：

• 優先測試最有可能包含缺陷的程式碼部分。
• 資源合理配置，有效預防缺陷。
• 做出更明智的網站和行動應用程式發布決策。

窺探人工智慧技術

隨著人工智慧和機器學習技術的不斷發展和成熟，密切關注其發展趨勢至關重要。持續自動化的市場預期會看到更多創新和獨特的應用。一些預期應用包括產生合成測試資料以擴展測試場景，以及智慧測試助理幫助測試人員進一步提高工作效率。

人工智慧和機器學習技術正在重塑自動化持續測試流程，未來前景看好。隨著企業採用這些技術，它們將能夠提升Web和行動應用程式的質量，並提供更佳的用戶體驗。

正如 Eric B 和 Rakim 的名言所說：

你不必說話，只需尋找/
仔細觀察一下技巧。 」

 

 

透過我們的視頻，進一步探索人工智慧和機器學習帶來的變革性影響。 人工智慧驅動的自我修復 以及 人工智慧驅動的測試創建.

¹Gartner：《人工智慧增強型軟體測試工具市場指南》（發售日期：2022 年 7 月 12 日）

²凱捷顧問公司：《人工智慧在品質工程中的應用現況》（發售日期：2023年2月）