人工智慧在軟體測試中的應用越來越普遍，這是有充分理由的。儘管目前人工智慧技術主要應用於自動化和提高便利性，但它每天都在逐步變得更聰明和更有效率。在軟體測試中，人工智慧可用於增強許多重複性任務。這不僅加快了相關流程的速度，也提高了準確性。
回歸測試就是一個例子。每次對軟體程式碼進行修改時，都會進行回歸測試，以確保應用程式仍能如預期般運作。這通常是手動完成的。整個過程可以被自動化，人工智慧可以在更改程式碼後自動檢查應用程式的問題，並在不同時間間隔內進行維護。
通常，手動回歸測試需要測試人員和開發人員花費大量的時間和精力。每次軟體程式碼變更時，都必須對產生的應用程式進行測試。它確保了開發人員和測試人員之間的頻繁溝通，或者在沒有測試人員的情況下要求開發人員承擔更多的職責。
一種人工智慧解決方案可以自動化這個過程，並且在修改程式碼後立即執行測試，幾乎不需要人為幹預。透過適當的培訓，人工智慧可以始終比手動測試人員表現更快、更有效、更精準。
此外，開發者可以更快地獲得測試結果和相關數據，以便能夠立即開始進行必要的修復工作。或者，如果沒有偵測到問題，他們可以更快地轉向其他開發領域。
在此基礎上再添加一層，隨著時間的推移，隨著人工智慧變得更加智能，它可以使回歸測試變得更好。
確保軟體程式碼和應用程式本身符合標準，並按照預期的水平執行，是軟體測試的重要要素。因此，測試的很大一部分是尋找錯誤和其他軟體問題並修復它們。
在大型專案中，即使是最熟練的開發人員也有可能遺漏語法錯誤或編碼錯誤。雖然現代程式設計工具可以偵測基礎錯誤，但自然語言問題常被忽略，直到運行時才被發現。軟體測試中的人工智慧可以透過發現錯誤和bug來檢測這些錯誤。
機器學習(ML)依靠自然語言處理(NLP)、訓練資料和預先編程掃描工具來定位潛在問題，並標記它們以供審查。更好的是，如果修復更加明顯，人工智慧可以直接注入新程式碼。它可以節省時間、金錢，並解決許多令人頭痛的問題。
透過及早發現故障和漏洞，並進行更多有益的回歸測試，開發人員和測試人員可以預期實現整體產品效率和生產力的提升。在人工智慧和機器學習系統的幫助下，許多與開發相關的死記硬背的任務，可以透過自動化解決方案來加速、增強或直接承擔。
這與我們在其他行業看到的情況沒有什麼不同，在這些行業中，人工智慧越來越多地用於為機器人流程自動化(RPA)、智慧自動化(IA)等提供動力。
例如，團隊和部門之間的溝通。它通常在應用測試之後進行。現在它可以透過自動化解決方案來處理。資訊可以立即分享給所有相關方，而無需相關聯絡人手動發送。同樣的好處擴展到人工智慧涉及的幾乎所有流程和解決方案。
自我修復技術或自我修復程式碼已經實現，其基礎是人工智慧和機器學習。人工智慧不僅可以比人類更快地識別和檢測語言問題，而且在適當資源的支持下，它還可以比以往更快地修復程式碼，早期錯誤和故障檢測只是開始。
人工智慧解決方案實際上可以為常見問題注入程式碼修復，或者當它們知道要尋找什麼以及如何反應時，他們可以直接修復更複雜的問題。更好的是，正如我們通常在機器學習中看到的那樣，隨著時間的推移，僅僅通過攝入更多信息，自我修復演算法就會變得更加準確，並且更能代表工作代碼。
如果開發人員誤操作導致軟體出現問題，人工智慧會立即接手並修復。它節省了開發人員和測試人員在尋找這些問題上的時間，並顯著減少了常規故障排除所需的時間。它還可以標記常見問題以供稍後審查，以確保不會重複出現錯誤，並且問題不會在整個開發階段複雜化。
軟體測試領域可能會被人工智慧顛覆，因為智慧和高效的流程提高了生產力。人工智慧幾乎可以完全自動化需要花費大量時間和精力的手動任務。
NLP工具可以用來進行早期的錯誤偵測，同時自我修復程式碼也能確保軟體應用程式在執行時一直正常運作。所有這些都減少了故障排除和手動錯誤檢測所花費的時間。
以上是人工智慧顛覆軟體測試四大方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
