人工智能将成为智能化和高效化软件测试的关键

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人工智能将成为智能化和高效化软件测试的关键

首席产品官 Gerd 表示，人工智能 (AI) 可能成为更智能、更高效的软件测试的关键。 随着能够准确模仿人类行为的机器的出现，测试人员可以超越传统的手动测试模型，转向基于准确性的自动化、连续测试。

将人工智能深度学习与持续测试相结合已经一年多了。 Gerd 表示，持续测试平台可以比人类更准确地识别变化的控件，并且随着算法的不断改进，它甚至可以检测到*小的变化。 也可以检测到变化。

人工智能用于所有用户界面 (UI) 的对象应用程序分类的测试自动化。 创建工具时对已识别的控件进行分类。 用户可以预先训练通常用于开箱即用设置的控件。 但光学字符识别 (OCR) 需要其他算法。 一旦看到控件的层次结构人工智能将成为智能化和高效化软件测试的关键，您就可以创建技术图表，以便 AI 可以查看 GUI 来获取控件的标签。

根据 Gerd 的说法，学习算法需要一段时间才能看到积极的结果。 更有前景的是人类用户使用深度学习和业务中的机器学习来提取核心内容。 这种方法已成功与信息系统公司的合作伙伴一起用于 SAP 监控和测试，以观察用户方面、记录案例并创建定制案例，而无需人工交互。

测试是对结果的验证，这就需要测试数据。 谷歌创建了一个人工智能程序，利用深度强化学习自行玩视频游戏，从而生成大量测试数据。

未来，AI将能够在测试现场观察用户使用人脑进行探索性测试，从而识别正在测试的应用程序，这将使得商业用户能够进行测试。 客户还能够完全自动化测试用例。

通过监控用户行为，您可以监控、分类和分配风险偏好。 该数据是自动化测试学习和发现异常的经典示例。 热图将有助于查看流程中的瓶颈，并帮助确定您需要执行哪些测试。 然而，经典的数据分析存在一些问题，Gerd 建议测试人员寻找可以消除的冗余测试用例，并用自动化代替手动测试，以便人们更多地关注数据驱动的连接和决策。

Gerd 还指出，当自动化测试转移到云端时，客户 A 将能够向客户 B 学习，同时他们的所有数据仍保持隔离和安全。 在核心深处自动化软件开发，存储库测试高相关性，为每个关系提供一个数据点。 人工智能神经网络有数百个参数，并且随着更多数据的添加而变得更强大。

基于风险的测试自动化可帮助用户确定在有限的测试时间内运行哪些测试以获得*大的覆盖范围。 通过将人工智能添加到测试创建、执行和数据分析中，测试人员可以更快地识别控件，找到缺陷和其他组件之间的链接，并消除通过手动方法不断更新测试用例的需要。

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