Kecerdasan buatan menumbangkan empat kaedah utama ujian perisian

Penggunaan kecerdasan buatan dalam ujian perisian menjadi semakin biasa, dan untuk alasan yang baik. Walaupun teknologi AI kini digunakan terutamanya untuk automasi dan meningkatkan kemudahan, ia beransur-ansur menjadi lebih pintar dan lebih cekap setiap hari. Dalam ujian perisian, kecerdasan buatan boleh digunakan untuk meningkatkan banyak tugas berulang. Ini mempercepatkan proses dan meningkatkan ketepatan.

Ujian regresi adalah contohnya. Setiap kali pengubahsuaian dibuat pada kod perisian, ujian regresi dilakukan untuk memastikan aplikasi masih berfungsi seperti yang diharapkan. Ini biasanya dilakukan secara manual. Keseluruhan proses boleh diautomasikan, dengan kecerdasan buatan menyemak aplikasi secara automatik untuk masalah selepas menukar kod dan melakukan penyelenggaraan pada selang masa yang berbeza.

Empat cara utama kecerdasan buatan mengatasi ujian perisian

1 Automasi ujian regresi

Biasanya, ujian regresi manual memerlukan penguji dan pembangun menghabiskan banyak masa dan tenaga. Setiap kali kod perisian ditukar, aplikasi yang terhasil mesti diuji. Ia memastikan komunikasi yang kerap antara pembangun dan penguji atau memerlukan pembangun untuk memikul lebih banyak tanggungjawab sekiranya tiada penguji.

Penyelesaian kecerdasan buatan boleh mengautomasikan proses ini dan melakukan ujian serta-merta selepas mengubah suai kod, tanpa campur tangan manusia. Dengan latihan yang betul, AI secara konsisten boleh melakukan lebih pantas, lebih cekap dan lebih tepat daripada penguji manual.

Selain itu, pembangun mendapat keputusan ujian dan data berkaitan dengan lebih cepat supaya mereka boleh mula membuat pembetulan yang diperlukan dengan segera. Atau, jika tiada isu dikesan, mereka boleh beralih ke kawasan pembangunan lain dengan lebih cepat.

Tambah satu lagi lapisan di atas ini dan ia boleh menjadikan ujian regresi lebih baik dari semasa ke semasa apabila AI menjadi lebih pintar.

2. Pengesanan kesalahan dan pepijat awal

Memastikan kod perisian dan aplikasi itu sendiri mematuhi piawaian dan berprestasi pada tahap yang dijangkakan adalah elemen penting dalam ujian perisian. Oleh itu, sebahagian besar ujian adalah mencari pepijat dan masalah perisian lain dan membetulkannya.

Dalam projek besar, pembangun yang paling mahir pun boleh terlepas ralat sintaks atau ralat pengekodan. Walaupun alat pengaturcaraan moden boleh mengesan ralat asas, isu bahasa semula jadi sering diabaikan sehingga ia ditemui pada masa jalankan. Kecerdasan buatan dalam ujian perisian boleh mengesan ralat dan pepijat dengan mencarinya.

Pembelajaran mesin (ML) bergantung pada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), data latihan dan alat pengimbasan yang dipraprogramkan untuk mencari isu yang berpotensi dan membenderakannya untuk semakan. Lebih baik lagi, jika pembaikan lebih jelas, AI boleh terus menyuntik kod baharu. Ia menjimatkan masa, wang, dan banyak sakit kepala.

3. Peningkatan Produktiviti

Dengan menemui kesilapan dan kelemahan lebih awal dan menjalankan ujian regresi yang lebih bermanfaat, pembangun dan penguji boleh mengharapkan untuk mencapai peningkatan dalam kecekapan dan produktiviti produk secara keseluruhan. Dengan bantuan kecerdasan buatan dan sistem pembelajaran mesin, banyak tugas hafalan yang berkaitan dengan pembangunan boleh dipercepatkan, dipertingkatkan atau hanya dilakukan melalui penyelesaian automatik.

Ini tidak berbeza dengan apa yang kita lihat dalam industri lain, di mana AI semakin digunakan untuk menggerakkan Automasi Proses Robotik (RPA), Automasi Pintar (IA) dan banyak lagi.

Sebagai contoh, komunikasi antara pasukan dan jabatan. Ia biasanya dilakukan selepas ujian aplikasi. Kini ia boleh dikendalikan melalui penyelesaian automatik. Maklumat boleh dikongsi serta-merta kepada semua pihak yang berkaitan tanpa memerlukan kenalan yang berkaitan untuk menghantarnya secara manual. Faedah yang sama meliputi hampir setiap proses dan penyelesaian yang terlibat dalam AI.

4. Kod penyembuhan diri

Teknologi penyembuhan diri atau kod penyembuhan diri telah dilaksanakan, berdasarkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. AI bukan sahaja boleh mengenal pasti dan mengesan isu bahasa lebih cepat daripada manusia, tetapi dengan sumber yang betul, ia boleh membetulkan kod lebih cepat berbanding sebelum ini, dengan pengesanan ralat dan kegagalan awal hanya pada permulaan.

Penyelesaian AI sebenarnya boleh menyuntik pembetulan kod untuk masalah biasa, atau mereka boleh menyelesaikan masalah yang lebih kompleks secara langsung apabila mereka tahu perkara yang perlu dicari dan cara bertindak balas. Lebih baik lagi, seperti yang sering kita lihat dengan pembelajaran mesin, algoritma penyembuhan diri menjadi lebih tepat dan lebih mewakili kod kerja dari semasa ke semasa hanya dengan menelan lebih banyak maklumat.

Jika pembangun membuat kesilapan dan menyebabkan masalah dengan perisian, kecerdasan buatan akan segera mengambil alih dan membetulkannya. Ia menjimatkan masa pembangun dan penguji dalam mencari isu ini dan dengan ketara mengurangkan masa yang diperlukan untuk penyelesaian masalah umum. Ia juga boleh membenderakan isu biasa untuk semakan kemudian bagi memastikan ralat tidak berulang dan isu tidak berlarutan sepanjang fasa pembangunan.

Kecerdasan Buatan dalam Pengujian Perisian: Gangguan Baik Akan Datang

Bidang ujian perisian mungkin akan terganggu oleh Kepintaran Buatan kerana proses pintar dan cekap meningkatkan produktiviti. Kecerdasan buatan hampir boleh mengautomasikan sepenuhnya tugas manual yang mengambil banyak masa dan usaha.

Alat NLP boleh digunakan untuk pengesanan ralat awal, manakala kod penyembuhan diri juga boleh memastikan aplikasi perisian terus berfungsi seperti biasa pada masa jalan. Semua ini mengurangkan masa yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dan pengesanan ralat manual.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan menumbangkan empat kaedah utama ujian perisian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!