1. 自動(dòng)編寫測(cè)試用例

      自動(dòng)化測(cè)試中機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能的巨大應(yīng)用程序一直在為應(yīng)用程序或軟件自動(dòng)編寫測(cè)試用例。在早期，我們聽說過網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及“蜘蛛”（使用自動(dòng)化程序或腳本以有條不紊和自動(dòng)化的方式瀏覽網(wǎng)絡(luò)/軟件），它們幫助我們找到 404 個(gè)死頁。

      現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能工具已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于學(xué)習(xí)被測(cè)應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)使用場景。他們只需要指向軟件即可。在學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的同時(shí)，他們會(huì)自動(dòng)抓取和收集有益數(shù)據(jù)，例如 HTML 頁面和頁面加載時(shí)間以及屏幕截圖。隨著時(shí)間的推移，他們從應(yīng)用程序收集足夠的數(shù)據(jù)，以便他們可以針對(duì)應(yīng)用程序的預(yù)期模式訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

      當(dāng)它們被執(zhí)行/運(yùn)行時(shí)，應(yīng)用程序的當(dāng)前條件與已知或保存的模式進(jìn)行比較。如果有任何視覺差異、錯(cuò)誤、運(yùn)行時(shí)間緩慢或相同的問題，則自動(dòng)系統(tǒng)將其標(biāo)記為潛在問題。但是，在少數(shù)情況下，這些區(qū)別可能是有效的。在這種情況下，QA 專家需要驗(yàn)證故障或錯(cuò)誤。

2. 視覺驗(yàn)證自動(dòng)化測(cè)試

      視覺驗(yàn)證測(cè)試是 QA 的一部分，其中測(cè)試估計(jì)用戶界面是否正確顯示給最終用戶。測(cè)試的目的不是確保解決方案提供預(yù)期的性能，而是檢查每個(gè) UI 組件是否以正確的大小、位置、顏色和形狀顯示。

      自動(dòng)化視覺測(cè)試很困難，因?yàn)榇嬖跓o數(shù)可能的錯(cuò)誤場景。測(cè)試人員需要可視化用戶的心態(tài)并用他們的眼睛查看用戶界面。即使是手動(dòng)測(cè)試人員也很難做到，更不用說自動(dòng)化程序了。這就是為什么將視覺測(cè)試更改為自動(dòng)化解決方案與不情愿的規(guī)范和細(xì)節(jié)相關(guān)聯(lián)的原因 - QA 專家旨在精確設(shè)置條件，但最終會(huì)得到一個(gè)混亂的文件 - 這實(shí)際上是不可能實(shí)現(xiàn)的。

      人工智能分析應(yīng)用程序運(yùn)行的環(huán)境——操作系統(tǒng)、瀏覽器、硬件要求，并檢測(cè)適用的用戶界面標(biāo)準(zhǔn)。與常規(guī)的自動(dòng)化視覺驗(yàn)證測(cè)試不同，基于人工智能的場景適應(yīng)消費(fèi)者的需求。

3. 提高可靠性

       您是否屬于由于軟件開發(fā)人員對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行的小修改（例如調(diào)整大小或重命名字段）而導(dǎo)致 Selenium 測(cè)試或 UFT 失敗的人之一？如果是，那么不要著急，這是大多數(shù) QA 專家面臨的問題�，F(xiàn)在人工智能可以更正代碼并使其更加易于管理和可靠，這樣您就不必在開發(fā)人員每次進(jìn)行小改動(dòng)時(shí)修改測(cè)試。

       人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以讀取對(duì)應(yīng)用程序所做的修改并了解它們之間的關(guān)系。此類自我修復(fù)測(cè)試腳本會(huì)注意到應(yīng)用程序中的更改并開始學(xué)習(xí)修改模式，然后可以在運(yùn)行時(shí)識(shí)別更改，而無需執(zhí)行任何操作。隨著應(yīng)用程序的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)腳本會(huì)自動(dòng)調(diào)整，從而降低自動(dòng)化測(cè)試的脆弱性和脆弱性。

4. 減少基于用戶界面的測(cè)試

       機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能給自動(dòng)化測(cè)試帶來的另一個(gè)改進(jìn)是沒有 UI 的自動(dòng)化。性能、單元集成、漏洞、安全等非功能性測(cè)試也不例外�？梢詰�(yīng)用基于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)在這些層中生成測(cè)試。此外，AI/ML 應(yīng)用于生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)日志和源代碼等多個(gè)應(yīng)用程序日志，有助于開發(fā)通用軟件生態(tài)系統(tǒng)中的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)、自我修復(fù)、早期通知和自動(dòng)擴(kuò)展能力。

      基于人工智能的測(cè)試可降低整體測(cè)試成本、時(shí)間、腳本和錯(cuò)誤。這不正是我們想要的嗎？毫無疑問，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是 QA 行業(yè)的游戲規(guī)則改變者，因此它將很快成為市場趨勢(shì)�，F(xiàn)在是 QA 團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向基于人工智能的軟件開發(fā)、管理和測(cè)試方法的時(shí)候了。

5. Self-Repair 從事硒測(cè)試的執(zhí)行

      Selenium 測(cè)試是高效的測(cè)試框架。然而，有時(shí)它們很耗時(shí)、很復(fù)雜，即使是很小的技術(shù)錯(cuò)誤也可能導(dǎo)致測(cè)試用例增長失敗�；�于人工智能的解決方案會(huì)自動(dòng)確定此類錯(cuò)誤并幫助自我修復(fù)。它還提供了明智的技術(shù)見解，以改進(jìn)其他測(cè)試程序。

6. 快速上市

      上述兩個(gè)好處的結(jié)合有助于開發(fā)者和執(zhí)行者。在 QA 測(cè)試中使用人工智能可以在最短的測(cè)試周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用程序開發(fā)。因此，最終產(chǎn)品可以最早進(jìn)行廣告、營銷和用于商業(yè)用途。因此，軟件開發(fā)人員可以以最少的錯(cuò)誤更快地構(gòu)建產(chǎn)品，用戶可以最早開始使用產(chǎn)品，并在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候讓最終客戶開始使用。因此，對(duì)于參與的各方來說，這是一個(gè)雙贏的局面。

7. 預(yù)后分析

      基于人工智能的測(cè)試可以利用現(xiàn)有的客戶數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)來了解未來用戶的需求和用戶瀏覽行為將如何發(fā)展。它確保 QA 開發(fā)人員和測(cè)試人員比消費(fèi)者及其需求領(lǐng)先一步。借助基于人工智能的解決方案，將提高服務(wù)質(zhì)量并更好地預(yù)測(cè)不斷增長的需求。

8. 可靠有效

      人工智能算法提高了 QA 測(cè)試的效率。人工智能理論還通過減少人力和嚴(yán)格的成本來提高測(cè)試方法的可靠性。該程序是可靠的，因?yàn)閷⑼ㄟ^檢查代碼來檢查故障，這些代碼不會(huì)在不解決缺陷的情況下無人看管。

9. 提高質(zhì)量

      隨著人工激勵(lì)智能的應(yīng)用，軟件的質(zhì)量將得到廣泛的發(fā)展。由于所有測(cè)試技術(shù)都將自動(dòng)執(zhí)行并具有安全性，因此質(zhì)量將大大提高。此外，隨著市場有效性的提高，該應(yīng)用程序的壽命將大大提高。

10. 最早的響應(yīng)/反饋

     由于基于人工智能的測(cè)試程序是自動(dòng)化的，開發(fā)人員將獲得有關(guān)應(yīng)用程序效率和工作的快速反饋報(bào)告。此外，糾紛和錯(cuò)誤將得到快速解決，從而使產(chǎn)品可以快速推向市場。

11. 綜合平臺(tái)

      完整的程序在嵌入式和集成平臺(tái)上執(zhí)行。這將使開發(fā)人員可以更輕松地在客戶站點(diǎn)上輕松啟動(dòng)站點(diǎn)。因此，實(shí)施程序?qū)⒆兊酶�加松懈。基于人工智能的�?yīng)用程序繼續(xù)被軟件測(cè)試領(lǐng)域廣泛接受，未來，該技術(shù)將有助于增強(qiáng)現(xiàn)有框架和工具以解決精確問題。

結(jié)論