Kolejnym trendem w testowaniu oprogramowania, na który należy zwrócić uwagę w 2023 r., jest sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). AI i ML nie są dziś terminami nowymi. Od aplikacji mobilnych, przez chatboty, po systemy predykcyjne, sztuczna inteligencja wkracza we wszystko. Według analizy przeprowadzonej przez GrandViewResearch, wzrost ten przekształcił się w branżę o wartości 62,3 miliardów dolarów do 2021 roku, rosnącą w tempie 40%.

Wszystkie wdrożenia sztucznej inteligencji mają miejsce przede wszystkim w obszarze programowania. Sztuczna inteligencja służy do przewidywania i prezentowania, ale nie do weryfikacji przewidywanych danych. W 2021 roku sztuczna inteligencja zaczęła być wykorzystywana w dziale testowania i będzie tak samo kluczowa dla testowania, jak i dla świata programistów.

Wstęp

Testowanie oprogramowania zawsze było istotną częścią cyklu życia oprogramowania. Początkowo był to proces ręczny, który wymagał znacznego czasu i wysiłku. Potem przyszła automatyzacja testów, dzięki której testy stały się bardziej wydajne i szybsze. Sztuczna inteligencja (AI) przekształca obecnie testowanie oprogramowania w sposób, o jakim nie można było marzyć dekadę temu. Obejmuje to uproszczenie tworzenia testów, zmniejszenie prac konserwacyjnych związanych z testowaniem oraz wprowadzanie nowych sposobów oceny wyników.

Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe w testowaniu oprogramowania daje trzy podstawowe korzyści w testowaniu oprogramowania:

• Szybsze i łatwiejsze tworzenie testów, co pozwala znacznie rozszerzyć zestaw testów.
• Prostsza analiza testów, wykorzystująca techniki, takie jak wizja komputerowa, do testowania większej liczby interfejsów użytkownika niż tradycyjne skrypty testowe.
• Zmniejszona konserwacja testów, pozwalająca Twojemu zespołowi skupić się na tym, co najważniejsze, zapewniając jakość oprogramowania.

Związek między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym

Często spotkasz się zamiennie z terminami sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Do pewnego stopnia ma to sens. Konieczne jest jednak zrozumienie subtelnych różnic. Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie obejmujące wszystko, w czym komputer wykorzystuje inteligencję do rozwiązania problemu. Oznacza to, że rozwiązał pewne problemy bez wyraźnego zaprogramowania, aby to zrobić. Uczenie maszynowe jest jedną z podstawowych technik, których używamy, aby to osiągnąć. Stanowi podstawę wielu systemów sztucznej inteligencji, ale nie wszystkich.

Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe ma miejsce, gdy komputer uczy się samodzielnego wykonywania zadań. W uczeniu maszynowym komputer uczy się rozpoznawać określone wzorce, a następnie używa tego rozpoznawania wzorców do wyzwalania odpowiednich działań. Uczenie maszynowe występuje w trzech formach:

• Uczenie nadzorowane: podobne do tego, jak uczymy dziecko czytać. Pokazujesz komputerowi wiele przykładów tego, czego chcesz się nauczyć, a on wymyśla, jak je rozpoznać. Oznacza to, że komputer potrzebuje dużej ilości oznaczonych danych, aby się z nich uczyć.
• Uczenie się bez nadzoru: bardziej przypomina to, jak uczymy się poruszać po nowym mieście. Początkowo nadal ustalamy, gdzie znajdują się sklepy lub obiekty, ale rozumiemy, jak różne lokalizacje odnoszą się do siebie w czasie. W ten sam sposób komputer może spojrzeć na zestaw nieoznaczonych danych i rozpoznać wzorce i powiązania w danych.
• Uczenie się ze wzmocnieniem: jak nauka chodzenia. Dziecko na początku nie jest w stanie samodzielnie się unieść. Po jakimś czasie potrafią się czołgać. Potem robi kilka kroków, uczy się chodzić, a na koniec uczy się biegać. Z czasem uczą się utrzymywać równowagę i poruszać. Jeśli zrobią to źle, przewrócą się. Jeśli zrobią to dobrze, otrzymają pochwałę od rodziców i poczują, że coś osiągnęli. Podobnie w przypadku uczenia się przez wzmacnianie komputer otrzymuje swego rodzaju „nagrodę”, gdy podejmie dobrą decyzję. Z biegiem czasu staje się coraz lepszy w podejmowaniu właściwych decyzji.

Sztuczna inteligencja może również analizować wycieki w testach i specyfikacjach oraz przewidywać pokrycie testów przed wykonaniem przypadków testowych, aby zaoszczędzić czas. Jeśli coś ci przyjdzie do głowy, napisz w komentarzu poniżej.

Dzięki technologii sztucznej inteligencji tester może pisać przypadki testowe w języku angielskim, które można umieścić w języku programowania narzędzia. Ponadto sztuczna inteligencja mogłaby wprowadzić technologie samonaprawiające , które wykrywają zmiany w interfejsie użytkownika i automatycznie zmieniają skrypt testowy odpowiadający temu elementowi. Takie praktyki sztucznej inteligencji mogą poprawić jakość procesów i zaoszczędzić czas.

Ciąg dalszy nastąpi …