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AI是否会改变软件测试?

  • 时间:2018-04-03 15:59
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

测试软件的表面积从未如此广泛。当今的应用程序通过API与其他应用程序进行交互,他们利用传统系统,并且以非线性方式增加复杂性,从一天到另一天。这对测试人员意味着什么?

在2016-17世界质量报告表明,AI会有所帮助。报告指出:“我们认为克服日益增加的质量保证和测试挑战的最重要的解决方案将是新兴的机器智能引入。”

我们作为测试人员将如何利用AI来验证这些不断增长的代码套件?当AI进入我们的生产应用程序时会发生什么?测试如何改变?

这里有五种专家看到AI变化测试的介绍。

Gartner 2017年软件测试自动化魔力象限 获取报告

我们的工具将会改变

Jason Arbon是AppDiff的首席执行官和创始人,该公司使用AI来测试移动应用程序。他还是一名开发人员和测试人员,曾在谷歌和微软工作过。他与Google共同撰写了“Google谷歌测试软件 ”一书。有谁比他更好地评论AI会如何影响测试者?

Arbon分享了一个有趣的轶事来回答这个问题。他表示,他的孩子们嘲笑他“让手势滚下车窗”。他将此与下一代测试人员联系起来:他们很快会“嘲笑选择,管理和驱动被测系统的概念”(SUT)-AI会更快,更好,更便宜地完成它。“

我们会诋毁决定论

在学习AI时,对我来说最大的“A-ha!”时刻是当我意识到我们用AI解决的问题不是确定性的。如果他们是,我们不会用AI来解决它们!此外,我们试图用AI解决的问题的解决方案随着我们的系统整合新数据而发生变化。谈论一个移动的球门柱。

“Applitools的联合创始人Moshe Milman和Adam Carmi提出了一个旨在”以AI动力可视化验证加强测试“的应用程序,他表示将会有”一系列可能的结果。测试工程师需要多次运行测试,并确保统计结果是正确的。测试基础架构需要支持从培训决策AI的相同数据中学习预期的测试结果。“

这与我们目前与被测系统的工作有很大不同。这听起来更具实验性,更引人深思,而且更具数学性。

Twitter测试高级软件工程师Angie Jones的经验报告称,测试人员如何与人工智能一起工作的最佳视角之一是我们的软件变得不那么确定。在最近的一篇名为“机器学习测试自动化:一份体验报告”的测试杂志文章中,  琼斯系统地将系统的学习算法与系统本身隔离开来。她隔离了当前的数据,以揭示系统如何学习以及根据她给出的数据得出结论。

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这些过程是否会成为最佳实践?他们会被纳入我们将用于测试系统的方法吗?

3. AI将成为你的BFF

如果人工智能将改变我们的观点,就像电动车窗口迫使阿尔邦的孩子们摆弄出来一样,也许我们作为测试人员的生活将会变得更加简单。

JeremiasRößler表示:“AI与系统的交互作用会增加您手动测试的结果。Rößler拥有计算机科学博士学位,过去三年一直致力于基于AI的测试计划ReTest。目前处于测试阶段,ReTest提供了为Java Swing应用程序生成测试用例的豪华体验。

如果生成测试用例不足以满足人工智能的BFF状态,Infosys现在提供“人工智能引导的质量保证”产品。  这个想法是,InfoSys系统使用现有QA系统中的数据(缺陷,解决方案,源代码回购,测试用例,日志记录等),以帮助识别产品中的问题区域。

引用Rößler和Infosys预测的AI-as-testing-assistant的相同愿景,Milman和Carmi声称:“首先,我们将看到一种趋势,人类将会越来越少地使用机械的肮脏工作来执行,执行和分析测试结果,但它们仍然是测试过程中不可或缺的必要组成部分,以批准并采取行动。今天已经可以在Applitools Eyes等基于AI的测试产品中看到这一点。“

当人工智能可以减少测试人员的工作量并帮助确定测试位置时,我们必须考虑BFF状态。

我们将成为神秘主义者

测试应用程序和 待测系统使用AI时会发生什么?

Rößler立即提出了“Oracle问题”  ,该问题在尝试自动化测试过程中暴露出来。自动化可能知道如何与系统进行交互,但它缺少“区分SUT的正确和错误行为的过程”。

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换句话说,测试的AI如何知道被测系统是正确的?

人类通过寻找真相来源来做到这一点-产品所有者,利益相关者和顾客。但是测试AI的真相来源是什么?

尽管AI可能会让我们对系统的功能有个神秘的洞察力,但是为了测试AI来测试基于AI的SUT,必须解决Oracle问题。

人工智能测试AI如何影响我们作为测试人员?测试工程师需要一套不同的技能来构建和维护测试基于AI的产品的基于AI的测试套件。工作要求将包括更多关注数据科学技能,并要求测试工程师理解一些深入的学习原则。

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