人工智能颠覆软件测试四大方式

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人工智能在软件测试中的应用越来越普遍，这是有充分理由的。尽管目前人工智能主要应用于自动化和便捷，然而它每天都在变得更聪明和高效。在软件测试中，人工智能可用于增强许多重复性任务。这既加快了相关流程的速度，又提高了准确性。

回归测试就是一个例子。为了确保应用程序在软件代码更改后仍然按预期运行，我们会进行回归测试。这通常是手动完成的。通过自动化整个过程，并在更改代码后以不同时间间隔检查应用的问题，人工智能可以实现这一目标。

人工智能颠覆软件测试四大方式

1、回归测试自动化

常规情况下，手工回归测试会耗费测试人员和开发人员许多时间和精力。每次软件代码更改时，都必须对生成的应用进行测试。它确保了开发人员与测试人员之间的协作，或者在没有测试人员的情况下，要求开发人员兼顾多种角色。

通过人工智能解决方案，测试可以在几乎立即更改任何代码后自动化进行。经过适当训练，人工智能始终能够比手动测试人员表现得更快、更高效、更准确。

此外，开发人员能够立即开始必要的修复工作，因为他们能更快地获得测试结果和相关数据。或者，如果没有检测到问题，他们可以更快地转向其他开发领域。

在此基础上再添加一层，随着时间的推移，随着人工智能变得更加智能，它可以使回归测试变得更好。

2、早期故障和Bug检测

一个关键要素是确保软件测试的代码和应用符合标准，并且按预期功能执行。因此，测试的很大一部分是寻找错误和其他软件问题并修复它们。

在大型项目中，即使是最熟练的开发人员也可能会在语法或编码方面犯错。现代编程工具可以找出基本错误，但自然语言问题往往被忽略，直到运行时才会被发现。软件测试中的人工智能可以通过发现错误和bug来检测这些错误。

机器学习(ML)依靠自然语言处理(NLP)、训练数据和预编程扫描工具来定位潜在问题，并标记它们以供审查。更好的是，如果修复更加明显，人工智能可以直接注入新代码。它可以节省时间、金钱，并解决很多令人头疼的问题。

3、生产力提升

通过对早期故障和bug进行检测，并进行更多支持性的回归测试，开发人员和测试人员可以期待实现全面的生产力增长。在人工智能和机器学习系统的帮助下，许多与开发相关的死记硬背的任务，可以通过自动化解决方案来加速、增强或直接承担。

这与我们在其他行业看到的情况没有什么不同，在这些行业中，人工智能越来越多地用于为机器人流程自动化(RPA)、智能自动化(IA)等提供动力。

例如，团队和部门之间的沟通。它通常在应用测试之后进行。现在它可以通过自动化解决方案来处理。信息可以立即与所有相关方共享，而无需依赖联系人所花费的时间手动发送。同样的好处扩展到人工智能涉及的几乎所有流程和解决方案。

4、自我修复代码

人工智能和机器学习已经使得“自我修复技术”或自我修复代码成为现实。人工智能不仅可以比人类更快地识别和检测语言问题，而且在适当资源的支持下，它还可以比以往更快地修复代码，早期错误和故障检测只是开始。

人工智能解决方案实际上可以为常见问题注入代码修复，或者当它们知道要寻找什么以及如何反应时，他们可以直接修复更复杂的问题。更好的是，正如我们通常在机器学习中看到的那样，随着时间的推移，仅仅通过摄入更多信息，自我修复算法就会变得更加准确，并且更能代表工作代码。

一旦开发人员修改代码并造成软件故障，人工智能系统将立即介入并解决问题。这可以节省开发人员和测试人员在问题排查上的时间，并显著减少常规故障排除的时间。它能够对常见问题进行标记以供日后审查，以确保错误不会重复出现，同时避免在整个开发过程中问题的复杂化。

软件测试中的人工智能：良好的颠覆即将到来

软件测试领域可能会被人工智能颠覆，因为更智能、更高效的流程提升了生产力。人工智能的自动化能够几乎完全取代耗时耗力的手动任务。

另外，NLP工具可以用于早期错误检测，而自修复代码能够确保软件应用在运行时持续运行。所有这些都减少了故障排除和手动错误检测所花费的时间。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《人工智能颠覆软件测试四大方式》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！