อีกหนึ่งเทรนด์การทดสอบซอฟต์แวร์ที่น่าจับตามองในปี 2023 คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) AI และ ML ไม่ใช่คำศัพท์ใหม่ในปัจจุบัน ตั้งแต่แอพมือถือ แชทบอท ไปจนถึงระบบคาดการณ์ AI กำลังเข้ามามีบทบาทในทุกสิ่ง การเติบโตนี้ได้พัฒนาเป็นอุตสาหกรรมมูลค่า 62.3 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2564 โดยเติบโตในอัตรา 40% ตามการวิเคราะห์ของ GrandViewResearch

การนำปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดไปใช้งานนั้นเกิดขึ้นเป็นหลักในสาขาการเขียนโปรแกรม AI ใช้เพื่อทำนายและนำเสนอ แต่ไม่ใช้เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ ในปี 2021 AI เริ่มใช้ในแผนกทดสอบ และจะมีความสำคัญต่อการทดสอบพอๆ กับในโลกการพัฒนา

การแนะนำ

การทดสอบซอฟต์แวร์เป็นส่วนสำคัญของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์มาโดยตลอด ในขั้นต้น มันเป็นกระบวนการด้วยตนเองที่ใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก จากนั้นระบบทดสอบอัตโนมัติก็มาถึง ช่วยให้การทดสอบมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนการทดสอบซอฟต์แวร์ในรูปแบบที่ไม่เคยฝันถึงเมื่อทศวรรษที่แล้ว ซึ่งรวมถึงการทำให้การสร้างแบบทดสอบง่ายขึ้น ลดภาระการบำรุงรักษาแบบทดสอบ และขับเคลื่อนวิธีการใหม่ๆ ในการประเมินผลลัพธ์

โดยรวมแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงในการทดสอบซอฟต์แวร์ให้ข้อดีหลักสามประการในการทดสอบซอฟต์แวร์แก่คุณ:

• การสร้างแบบทดสอบที่เร็วและง่ายขึ้น ทำให้คุณสามารถขยายชุดการทดสอบของคุณได้อย่างมาก
• การวิเคราะห์การทดสอบที่ตรงไปตรงมามากขึ้น โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อทดสอบ UI มากกว่าสคริปต์ทดสอบแบบเดิม
• ลดการบำรุงรักษาการทดสอบ ช่วยให้ทีมของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของซอฟต์แวร์ของคุณ

ความเชื่อมโยงระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณมักจะเห็นคำว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องแทนกันได้ ในระดับหนึ่งก็สมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อย AI เป็นคำกว้างๆ ที่ครอบคลุมทุกสิ่งที่คอมพิวเตอร์ใช้ปัญญาในการแก้ปัญหา ซึ่งหมายความว่าได้แก้ปัญหาบางอย่างโดยไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนให้ทำเช่นนั้น แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในเทคนิคพื้นฐานที่เราใช้เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ เป็นพื้นฐานสำหรับระบบ AI จำนวนมาก แต่ไม่ใช่ทั้งหมด

พูดง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้ของเครื่องเกิดขึ้นเมื่อคอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะทำงานอย่างอิสระ ในแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์จะเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบเฉพาะ จากนั้นใช้การจดจำรูปแบบนี้เพื่อทริกเกอร์การกระทำที่เหมาะสม การเรียนรู้ของเครื่องมีสามรูปแบบ:

• การเรียนรู้ภายใต้การบังคับบัญชา: คล้ายกับการที่เราสอนเด็กให้อ่านหนังสือ คุณแสดงตัวอย่างต่างๆ ของสิ่งที่คุณต้องการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ และคอมพิวเตอร์จะระบุวิธีการจดจำสิ่งเหล่านั้น ซึ่งหมายความว่าคอมพิวเตอร์ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อเรียนรู้
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: มันเหมือนกับการที่เราเรียนรู้เส้นทางรอบเมืองใหม่มากกว่า ในขั้นต้น เรายังคงพิจารณาว่าร้านค้าหรือสิ่งอำนวยความสะดวกอยู่ที่ไหน แต่เราเข้าใจว่าสถานที่ต่างๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ในทำนองเดียวกัน คอมพิวเตอร์สามารถดูชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและจดจำรูปแบบและการเชื่อมต่อในข้อมูลได้
• การเรียนรู้แบบเสริมแรง เช่น การเรียนรู้ที่จะเดิน ทารกไม่สามารถอุ้มตัวเองได้ในตอนแรก หลังจากนั้นไม่นาน พวกเขารู้วิธีการคลาน จากนั้นใช้เวลาสองสามก้าว เรียนรู้ที่จะเดิน และเรียนรู้ที่จะวิ่งในที่สุด เมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาเรียนรู้วิธีทรงตัวและเคลื่อนไหว หากพวกเขาทำผิดพวกเขาจะล้มลง หากพวกเขาทำถูกต้อง พวกเขาจะได้รับคำชมจากพ่อแม่และรู้สึกว่าพวกเขาทำบางสิ่งได้สำเร็จ ในทำนองเดียวกัน ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง คอมพิวเตอร์จะได้รับ "รางวัล" ประเภทหนึ่งเมื่อตัดสินใจได้ดี เมื่อเวลาผ่านไป การตัดสินใจที่ถูกต้องจะดีขึ้นเรื่อยๆ

AI ยังสามารถวิเคราะห์การรั่วไหลในการทดสอบและข้อมูลจำเพาะ และคาดการณ์ความครอบคลุมการทดสอบก่อนที่จะดำเนินการกรณีทดสอบเพื่อประหยัดเวลา หากคุณคิดอย่างไรอย่าลังเลที่จะแสดงความคิดเห็นด้านล่าง

ด้วยเทคโนโลยี AI ผู้ทดสอบสามารถเขียนกรณีทดสอบเป็นภาษาอังกฤษซึ่งสามารถรวมเข้ากับภาษาโปรแกรมของเครื่องมือได้ นอกจากนี้ AI ยังสามารถแนะนำเทคโนโลยีการรักษาตัวเองที่ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในส่วนติดต่อผู้ใช้และเปลี่ยนสคริปต์ทดสอบที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบนั้นโดยอัตโนมัติ แนวทางปฏิบัติด้านปัญญาประดิษฐ์ดังกล่าวสามารถปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการและประหยัดเวลาได้

ยังมีต่อ …