生成人工智能是一种人工智能,根据从数据中获得的模式创建新的输出。当涉及到质量保证时,生成的AI可以自动化质量保证过程的各个方面,例如测试用例和数据生成、测试套件优化等等。

　　在测试中使用生成人工智能,开发人员和测试人员可以发现模式,发现并预测可能影响软件质量的问题。通过及早捕捉缺陷,质量保证团队可以采取行动避免未来的问题和提高软件质量。

　　这个文章将研究生成人工智能在测试中的作用。

　　一、什么是生成人工智能测试?

　　生成的人工智能模型在巨大的数据集上进行训练,以发现模式及其内部的关系。然后,他们可以运用这些信息来创造新的、现实的内容,模仿人类的智力。在软件测试中,这些模型可用于生成测试用例、测试数据,甚至使用预测模型预测潜在问题。

　　有不同类型的生成人工智能模型:

　　1、生成对抗网络: 他们通过模拟实际情况来创建现实的测试场景。它有助于扩大测试覆盖面,并发现传统测试方法可能无法有效处理的边缘情况。

　　2、变形金刚: 它们有效地处理大量数据集,并可用于生成测试用例。变压器还擅长于自然语言处理任务,使它们适合于创建用户场景和测试脚本等任务。

　　3、可变自动编码器: 它们可能有助于生成各种各样的合成数据集或用于测试UI元素的可视数据。

　　4、经常神经网络: 它们生成顺序测试数据,使它们成为测试基于时间序列或顺序的输入的软件应用程序的理想选择。随着时间的推移,它们可以模拟用户的交互,提供关于应用程序在连续使用时如何工作的见解。

　　二、在测试中使用生成人工智能的好处

　　在测试中生成人工智能有各种好处,包括提高生产率,准确性,和整体软件质量。以下是若干重大益处:

　　1、改进自动化和速度: 生成AI通过自动化测试脚本的创建改进了测试过程,从而缩短了软件发布的开发周期,加快了软件发布的上市时间。

　　2、加强测试范围: 生成的AI通过创建包括边缘案例在内的几个场景来提供更广泛的测试覆盖。它降低了未被发现问题的风险,从而产生了更可靠和更健壮的软件。

　　3、减少人为错误: 生成人工智能通过自动化可能是复杂和重复的活动来减少人为错误。当它与人类的洞察力相结合时,会导致更准确和一致的测试结果,从而使软件质量更高。

　　4、成本效益更高: 生成型人工智能可以通过减少大型项目中的人工测试来提高成本效率。

　　5、改进可用性: 生成型人工智能,连同人类的判断,通过分析终端用户的交互作用来识别可用性错误,从而提出更直观、更方便用户的软件应用程序。

　　6、改进本地化: 生成人工智能可以帮助创建跨各种语言和区域的测试用例,使软件应用程序能够为全球受众访问和使用。

　　7、减少测试维护工作: 随着软件应用程序的发展或代码栏的更新,生成的AI自动更新测试用例,最小化了手动维护。

　　8、改进的性能测试: 生成的AI可以创建各种负载条件和用户行为。这可以提高性能测试时,执行的工具,如JMETE。

　　三、在软件测试中生成人工智能的用例

　　让我们看看生成性人工智能在软件测试中的使用情况:

　　1、自动测试用例生成: 生成的AI可以分析现有的数据、代码和用户交互,以生成多样化和彻底的测试用例。该方法涉及评估软件应用程序的功能,并为不同的用例(包括边缘用例)创建测试场景。如欲了解更多,请浏览 基于i的测试用例生成 .

　　2、测试数据生成: 生成人工智能生成合成测试数据,这对于在难以收集真实数据的环境中有效执行测试至关重要。你可以浏览这个博客,了解如何使用 生成有效测试数据的人工智能 .

　　3、预测性错误检测: 机器学习模型,包括预测分析,可以通过分析历史缺陷数据来确定容易出错的领域。生成性人工智能通过生成侧重于这些领域的测试场景来支持这一点。

　　4、持续测试: 还可以使用CI/CD工具和生成的AI进行持续测试,随着软件的发展,它不断更新和生成新的测试用例。

　　5、代码评审: 生成的AI可以通过扫描代码的安全漏洞、合规问题和编码标准来帮助增强代码审查过程。AI帮助检测代码栏中的安全风险,如SQL注入点、跨站点脚本漏洞和其他已知的安全缺陷。

　　6、自动化文档: 生成的AI可以用于自动编写测试文档,如测试计划、测试用例和测试报告。这种自动化意味着文档的一致性、更新和完整性。自动化文档为测试人员节省了用于实际测试活动的时间,而不是用于管理活动。

　　四、如何在测试中使用生成人工智能?

　　生成型人工智能需要一个精心规划的实施战略,以实现其全部潜力。以下是成功实施的基本考虑:

　　1、界定目标: 首先,通过在测试过程中使用生成的AI工具明确定义您希望实现的具体目标。决定你的目标是增加测试覆盖面,减少手动测试,加强问题检测,还是将它们组合起来。

　　2、选择正确的工具: 选择最适合您需要的生成人工智能工具。每个AI工具都有自己的优势,所以要评估每个工具的性能,以及它在当前技术栈中的有效性。

　　3、分析测试基础设施要求: 分析您当前的测试基础结构,以确保它能够处理AI工具的需求。有些人工智能工具可能需要基于云的设置或硬件升级。如果您的组织缺乏所需的资源,您可能需要投资于基础结构的改变,或者迁移到能够处理AI工具的计算需求的云解决方案。

　　4、训练团队: 为您的团队提供全面的培训,以有效地使用生成人工智能工具。培训应该包括生成人工智能的原则,包括如何与工具交互,测试过程,以及如何理解由人工智能驱动的结果。您的团队还应该接受如何调试Ai生成的测试和处理仍然需要人工干预的情况的培训。

　　5、监测和评价进展情况: 建立一个连续的监控程序来跟踪生成性人工智能在测试周期中的有效性。定期审查由ai驱动的测试的性能,关注诸如错误检测率和测试执行时间等关键指标,并尽快解决任何问题或缺点。它将确保人工智能工具提供预期结果。

　　五、用于软件测试的生成人工智能工具

　　生成人工智能通过自动化不同的过程来转换软件测试,提高了测试的准确性和效率。已经出现了几种使用生成人工智能来改变测试方式的工具。

　　下面是一些流行的:

　　1、KaneAI

　　KaneAI 是一个人工智能端到端测试助理高速质量工程团队。它使用自然语言处理来开发、自动化和管理测试,使用户能够使用简单的会话输入创建和调整测试。

　　它支持多语言代码导出,智能测试计划,以及基于i的调试,为现代测试需求提供了一个全面的解决方案。

　　主要特点:

　　不费力的测试创建: 通过自然语言生成和精炼测试,简化测试生成过程。

　　智能测试策划: 根据高级目标创建和自动化测试步骤,确保它们与项目目标一致。

　　出口多种语文代码: 将自动化测试转换为不同的编程语言,使用自动化测试框架,如 Selenium 和Playwrigh,在不同的环境中提供灵活性。

　　双向测试编辑: 以自然语言或代码编辑测试,并自动同步更改。

　　智能展示模式: 将您的动作转换为自然语言指令。

　　2、Functionize

　　Functionize是一种使用人工智能和机器学习方法来自动化测试的测试工具。它检查并学习用户活动,以创建复制这些活动的测试。该工具还具有自动修复技术,可以自动检测和修正错误。

　　主要特点:

　　智能测试创造: 通过了解应用程序活动,自动生成测试用例的过程.

　　自愈测试: 当应用程序更改时,自动修改并更改测试脚本,确保测试即使在升级之后仍能继续工作。

　　人工智能视觉测试: 提供全页截图视觉比较使用计算机视觉技术。

　　3、Testim

　　Testim是一个自动化测试平台,可以让你快速地创建由ii驱动的稳定测试和工具,帮助你提高质量。它利用机器学习来构建和管理自动化测试。

　　它对UI更改的适应性确保了自动化测试即使在动态环境中也是有弹性的。Testim的显著特点是使用智能定位器,它能对用户界面的变化自动作出反应,减少了手动干预的必要性。

　　主要特点:

　　智能定位器: 标识和调整UI元素中的更改,确保小的接口更改不会破坏测试。

　　自愈测试: 监控用户界面并根据需要修改测试脚本,减少手动更新的需求。

　　A型驱动测试创作: 使用AI加速测试创建,以创建自定义测试步骤。

　　4、mabl

　　mabl是一个现代化、低代码、智能的测试自动化平台,通过Web、移动、API、可访问性和性能测试来提高软件质量。它利用机器学习和人工智能提供综合测试解决方案,简化测试准备、执行和维护。

　　主要特点:

　　自动愈合: 使用人工智能来检测和适应应用程序用户界面的变化。当UI更改时,它的自动修复功能更新测试脚本,保证测试在没有手动干预的情况下仍然有效。

　　人工智能视觉测试: 比较跨测试运行的软件应用程序的截图。它检测视觉缺陷并显示任何可能影响用户体验的修改。

　　业绩监测: 使用AI在各种情况下检查软件应用程序的性能,找出瓶颈和故障。

　　5、ACCELQ

　　ACCELQ是一个由ii驱动的云计算平台,它通过代码自动化自动化来自动化和管理跨企业软件应用程序的测试。它支持Web、移动、API和台式计算机系统的自动化,并使用人工智能为一致的测试执行提供可靠的长期自动化。

　　主要特点:

　　自适应相关引擎: 通过自动提示流程中的下一步,

　　原子能机构的根源分析: 对错误进行分类,并立即建议进行修正。

　　智能定位器: 创建适应软件应用程序演变中的UI变化的自愈合定位器。

　　这些是生成人工智能测试的一些流行工具。想了解更多的工具,请参阅 人工智能测试工具 .

　　六、生成人工智能对质量保证工作角色的影响

　　质量保证行业中生成性人工智能的兴起将改变工作角色和工作动态;它将带来质量保证专家责任的巨大转变。虽然人工智能将处理重复和耗时的工作,但人类参与测试过程将需要改变技能组合和知识。

　　1、手动测试员的作用: 他们的角色将会演变,而不是完全减少对手动测试人员的需求。手动测试者将更多地关注探索性和用户体验测试,在这些领域,人类的创造力和批判性思维是必不可少的。

　　2、强调人工智能的监督和分析: 人类测试人员将通过验证测试结果,确保人工智能的合理使用,识别人工智能的局限性,以及确保人工智能驱动的结果与现实世界的期望一致,来管理由人工智能驱动的工作流。

　　除了评估人工智能产生的结果,质量保证专业人员将需要优化人工智能模型,处理故障或错误阳性,并完善人工智能驱动的测试策略,以确保全面的软件质量。

　　3、对有A类经验的质量保证专业人员的需求增加: 不仅是生成型人工智能的提高,在质量保证中人工智能的增加,将增加对具有更广泛人工智能专业知识的人工智能专业人员的需求,包括生成型模型和预测分析,以创建更强大、更智能的测试框架。

　　4、转向战略和分析作用: 更广泛地采用人工智能(不仅仅是生成人工智能),将把质量保证的作用转向更具战略性、技术性和分析性的功能,要求熟练掌握人工智能、编码和先进的测试自动化方法。

　　5、可伸缩性和灵活性: AI测试技术具有可伸缩性和灵活性,使质量保证团队能够轻松地管理更大更复杂的项目。质量保证专家必须适应这些可伸缩的解决方案,管理和优化测试程序,以满足不断增加的需求和不同的项目需求。

　　七、软件测试生成人工智能的未来趋势

　　根据 未来品质保证调查报告 ,29.9%的专家认为人工智能能提高质量保证的效率,而20.6%的专家认为它能提高测试的效率。此外,25.6%的人认为人工智能能够有效地弥合手动测试和自动测试之间的差距。

　　因此,生成人工智能的未来不仅将提高生产率和效率,而且还将有助于顺利整合手动和自动测试。

　　让我们来看看使用生成人工智能进行软件测试的未来趋势。

　　1、与开发计划署和CI/CD管道的一体化: 生成的人工智能将无缝地集成到开发应用程序实践和连续集成/连续交付管道。这种集成将自动化测试过程,并加速质量软件的连续交付。

　　通过将AI嵌入到这些CI/CD管道中,各组织确保自动测试随每一个代码更改而运行,从而在不损害稳健的质量保证的情况下加速开发周期。

　　2、利用预测分析进行高级异常检测: 利用预测分析,生成人工智能在软件行为异常成为大规模问题之前就能更有效地发现异常现象。

　　对过去数据的分析和软件的实时性能使AI能够预测可能出现的问题,从而能够及早采取缓解措施,提高软件的可靠性和安全性。

　　3、自然语言处理(NLP)用于测试用例的创建: 自然语言处理将允许生成的AI理解用普通语言编写的需求,并自动创建测试用例。这一趋势将加快测试过程,尽量减少人为错误,并使非技术利益攸关方能够对测试案例的创建作出更有效的贡献。

　　4、动态测试环境配置: 生成AI将根据被测试软件的具体要求动态配置测试环境。通过优化资源使用和根据测试需求修改配置,这一趋势将提高测试执行效率和可伸缩性。

　　5、加强报告和分析: AI将改进测试过程的报告和分析,为软件性能和优化机会提供更深入的见解。这种提高的能见度将使团队能够做出更有教育性的决策,并不断改进测试战略。

　　八、测试中生成人工智能的缺陷

　　由于各组织试图在测试中采用生成性人工智能,了解在实施阶段可能出现的缺陷以及如何有效地管理这些缺陷至关重要。

　　下面是将生成性人工智能引入软件测试工作流程的一些缺点:

　　1、建立不相关或无用的测试: 生成性人工智能在软件测试中的主要问题之一是它对单个软件应用程序的上下文和复杂性的认识有限。它可能导致开发不相关或荒谬的测试,而这些测试并不反映被测试的应用程序的实际需要。

　　需要不断开发和验证这些人工智能生成的测试,以确保它们提供价值。

　　2、高计算要求: 生成人工智能模型,尤其是生成性对抗网络或基于转换器的大型模型等复杂模型,在培训和执行方面都需要大量的计算资源。这是一个挑战,特别是对于可能无法利用所需基础设施的较小组织而言。

　　平衡大赦国际的潜力与可用资源对于成功实施至关重要。

　　3、适应新的工作流程: 将生成性人工智能集成到质量保证流程通常需要对标准工作流进行调整。基于AI的工具可能需要对现有的质量保证团队进行培训,而且这些新方法的实施可能会遇到阻力。

　　要克服这一障碍,就需要清楚地了解人工智能一体化的好处,并为缓解过渡提供广泛的培训和支持。

　　4、对质量数据的依赖: 生成人工智能依赖于高质量、多样性和代表性的培训数据来适当地执行。数据集不完整或有偏见导致测试不准确或无效。

　　确保有高质量的数据和管理良好是使人工智能产生准确和相关结果的关键。

　　5、了解A-生成测试的挑战: 生成性人工智能可以自动创建测试,但评估测试可能很困难,尤其是在测试失败时。质量保证团队可能需要额外的工具或培训,以正确理解人工智能生成的测试和修正错误,确保人工智能的输出提供有用的见解。

　　6、道德考虑: 随着生成性人工智能继续改变质量保证测试,它产生了重大的道德问题,如业务和隐私。虽然大赦国际可以提供重大益处,但至关重要的是要解决道德方面的考虑,以确保公平和负责任的使用。

　　结论

　　在测试中生成人工智能可以大大提高效率和软件质量。使复杂的程序自动化,并使更先进的测试方法得以使团队能够专注于开发更有效的测试案例,并更快速地提供健壮的软件应用程序。虽然生成型人工智能存在一些缺点,但战略性地将生成型人工智能纳入质量保证过程可以导致更高效、更准确的测试。

　　九、常见问题

　　1、测试代码的生成人工智能是什么?

　　用于测试代码的生成AI通过分析现有代码中的模式自动创建测试用例和测试数据。它还可以识别潜在的错误并优化代码质量。

　　2、什么是STLC?

　　软件测试生命周期(STLC)通过生成测试脚本、预测缺陷和加速测试执行来提高自动化。它简化了测试过程,减少了手动干预。

　　3、如何在性能测试中使用生成人工智能?

　　在性能测试中生成的AI可以模拟各种用户行为和负载条件,帮助团队评估应用程序在不同场景下如何执行。这将导致对系统性能和优化有更深入的了解。

　　4、如何在软件测试中使用生成人工智能?

　　在测试中生成AI自动化任务,如测试用例的生成、错误预测和测试数据的生成。它通过减少人的努力来提高测试效率、准确性和覆盖面。

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