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# 質量保證中的人工智能：自動化顛覆的下一階段

已發表: 2020-02-17

如果我們坐下來分析自敏捷問世以來的移動應用程序開發歷程，我們會發現應用程序的交付方式已經完全改變。

在移動應用程序中引入敏捷方法之前，曾經每月或有時每兩個月發布一次。 自從這種方法出現以來，應用程序發布就採取了每週、每兩週的方法。

為了跟上這些頻繁的構建版本，引入了持續測試，並為健全性和回歸測試構建了自動化套裝。 這種新的測試方法支持快速交付，甚至更快的測試週期。

現在，隨著世界朝著數字化轉型的方向發展，提前預測市場需求並開發具有足夠可擴展性和預測性以適應未來趨勢的系統的需求達到了高潮。 超越持續測試方法現在是不可避免的。

在目前的情況下，測試需要幫助以加速交付。 人工智能在改善質量控制方面的作用可以幫助我們實現這一目標。 不同公司的質量保證工作方式需要改變。 繼續提供質量保證服務主要有兩個驅動力——一是測試方式的敏捷性（即持續的質量保證），二是更快的上市時間。 對於 QA 團隊來說，要跟上敏捷的開發方法，傳統的測試自動化是不夠的，因此測試自動化中的 AI 是不可避免的。

在本文中，我們將詳細研究人工智能在質量控制中的作用。 我們將研究人工智能在質量保證中的不同方面：人工智能在質量管理中的作用、支持人工智能的質量解決方案的好處、流行的人工智能質量保證工具，以及與人工智能在移動應用程序測試中集成相關的挑戰。

質量管理方法的演變

人工智能在質量保證中的作用：自主 QA 的測試用例

在測試和質量控制中使用人工智能的好處

人工智能測試的六個級別

流行的 AI 測試框架和平台

底線

## 質量管理方法的演變

質量保證策略在當今時代發生了變化。 早在 1980 年代就存在的那些已經跨越了幾個大步，以跟上軟件開發和交付方法和周期的不斷變化的需求。

目前的案例，作為持續測試而普及，主要是敏捷和 CI/CD 方法。 即使在被稱為使用人工智能的軟件測試最發達的階段之一之後，持續測試也給質量保證工作流程帶來了一些關鍵挑戰：

- 孤立的自動化
- 缺乏端到端需求可見性
- 測試量大

為了解決這些問題，行業必須轉向自主測試，以確保零接觸 QA。

## 人工智能在質量保證中的作用：自主 QA 的測試用例

人工智能的結合是將 QA 流程更新到其自主軟件質量保證測試服務階段。

移動應用程序測試由許多不同的任務組成，例如腳本自動化測試、手動測試和非功能測試。 通過在實際設備上啟用自動探索應用程序以確保所有功能和用戶流程按預期工作，可以看到人工智能在軟件測試中的影響和作用在當前的測試工作中增加了價值。

在測試中使用 AI 還可以幫助識別在應用程序探索階段引入的新錯誤或缺陷。 QA 團隊可以利用 AI 測試工具來補充正常的測試工作，同時在更快的時間內獲得最佳的測試覆蓋率和極高的準確性。

人工智能在機器學習和測試質量保證中的作用也將體現在測試工具中，其中測試將通過人工智能驅動的視覺驗證得到增強，這將給出一系列不同的結果。

如果我們在質量保證中明確談論人工智能的測試用例，以下是測試人員目前使用人工智能的方式——

- 通過基於圖像的測試實現人工智能
- 確定是否運行測試腳本
- 使用人工智能蜘蛛
- 監控 API 測試
- 自動化任務

隨著人工智能和機器學習在質量保證中的積極參與，未來的時間將是 QA 專家的極端實驗驅動。

## 在測試和質量控制中使用 AI 技術的好處

加快時間表

我們的開發團隊有很多方法可以加快應用程序的開發過程。 在測試過程中加入中斷就是其中之一。 AI 將無需遍歷數千行代碼，而是能夠對日誌文件進行排序、掃描代碼並在幾秒鐘內檢測到錯誤。 此外，人工智能缺乏倦怠綜合症，因此可以產生更好、更準確的結果。

此外，人工智能可以隨著代碼的變化而發展。 它可以適應和識別新功能，並且可以通過編程來確定某些東西是新功能還是由代碼更改引起的錯誤。

精心研究的構建版本

通過在質量保證中使用人工智能，人工智能開發公司可以檢查類似的應用程序並確定是什麼促成了他們在市場上的成功。 在了解市場需求後，可以製作新的測試用例，以確保應用程序在實現特定目標時不會中斷。

輕鬆的測試計劃

目前，QA 專家的大量時間用於規劃測試用例場景，否則這些場景會讓他們對應用程序啟動充滿信心。 每次在市場上發布新版本時，都必須應用相同的過程。

AI QA 自動化工具可以幫助測試人員通過爬取每個屏幕來分析應用程序，同時為他們生成和執行測試用例場景，從而節省計劃時間。

測試人員的擴展角色

隨著 AI 的加入， QA 工程師團隊會發現自己正在學習新技能。 他們需要提高在神經語言編程、商業智能、數學優化和算法分析方面的技能。

職位名稱方面，我們可以預見這些名字會流行起來——

- 人工智能 QA 策略師
- 人工智能測試專家
- 數據科學家

預測分析

人工智能可以利用現有客戶端並檢查數據，以確定用戶的必需品和瀏覽習慣將如何發展。 這使測試人員、設計人員和開發人員能夠領先於開髮用戶的標準並提供更好的幫助質量。 借助 ML，由 AI 組成的平台將通過分析用戶行為得到改進，並逐步提供更準確的預測。

改進的回歸測試

隨著快速部署，回歸測試的需求總是增加，有時測試到了人們幾乎無法跟上的地步。 組織可以將 AI 用於更繁瑣的回歸測試任務，其中 ML 可用於創建測試內容。

在 UI 更改的情況下，可以利用 AI/ML 來掃描顏色、形狀或大小。 在其他情況下這些是手動測試的情況下，可以使用 AI 來批准 QA 測試人員可能錯過的進度。

可視化用戶界面測試

人工智能有助於網站頁面的視覺批准。 AI 可以在 UI 上測試不同的內容。 這些測試很難自動化，通常需要人工干預才能做出設計決策。 儘管如此，使用基於 ML 的可視化工具，圖片中的對比以人們無法精確定位的方式看到。 AI 測試消除了對文檔對像模型 (DOM) 進行現代化改造、構建結構和分析風險的手動工作。

## AI QA 測試的六個級別

零級：

在這個階段，編寫代碼是一個重複的過程。 因此，在頁面中添加一個字段意味著添加一個測試。 以更清晰的方式，將任何表單添加到頁面意味著添加一個檢查所有字段的測試。 添加頁面意味著通過全新的測試查看所有組件和表單。

測試越多，您無法確保應用程序整體功能的實例就越多。 為了解決這個問題，您檢查所有失敗的測試，以了解某些東西是錯誤還是新基線。

一級：

在這個級別上， AI 應用到您的應用程序中越好，您的 QA 將變得越自主。 AI 不應該只看頁面的文檔對像模型，還應該看它的視覺圖片。 一旦測試框架全面查看頁面，它將幫助您編寫檢查，否則您必須手動編寫。

今天的 AI 技術可以通過編寫檢查來幫助您編寫測試代碼。 此外，他們可以檢查測試是否通過。 如果失敗，它應該通知您，以便您能夠檢查失敗是真實的還是由於軟件更改而發生的。

二級：

通過一級，QA 專家將避免編寫檢查的耗時方面，同時您還可以使用 AI 來測試頁面的視覺元素。 但接下來的工作——檢查每一個測試失敗——是一項乏味的任務。

在這個級別，您的 AI 可以理解應用程序用戶也能夠理解的術語差異。 因此，它將能夠對來自多個頁面的更改進行分組，因為它在語義上理解它們。

在第 2 級，人工智能可以告訴測試人員所做的更改何時相同，並詢問它是否應該作為一個整體接受或拒絕這些更改。

三級：

在之前的級別中，仍然需要人工干預來審查應用程序中檢測到的任何更改或故障。 在第 3 級，人工智能完成了這項工作。

例如，通過應用機器學習技術，人工智能可以檢查應用程序的視覺元素，並根據標准設計規則確定 UI 是否關閉。

只需了解數據和設計規則，此級別的人工智能就可以評估頁面而無需人工干預。 它將查看數百個結果並分析事物如何隨時間變化。 然後，在機器學習的幫助下，它能夠識別變化中的差異。

第四級：

直到現在，人類仍在推動測試。 第 4 級是人工智能將接管的地方。

由於 4 級 AI 能夠從語義上檢查應用程序並像人類一樣理解它，因此它可以驅動測試。 該人工智能將能夠隨著時間的推移查看用戶交互並可視化交互，了解頁面和用戶流程。

一旦 AI 了解頁麵類型，它將使用強化學習技術自動開始駕駛測試。

第五級：

這部分現在是一部科學小說。 在這個階段，人工智能將能夠與產品經理溝通、理解應用程序並驅動測試——這一切都靠自己。

雖然目前，人工智能仍處於 1 級，但有一些自動化事件已經在使用人工智能：可視化 UI 測試、API 測試、自動化質量保證和測試以及爬蟲。

## 流行的 AI 測試框架和平台

儘管速度緩慢，但質量保證在人工智能驅動的質量保證平台的幫助下，已經在第三次汽車浪潮中進入並流行起來。
以下是當今市場上運行的一些頂級 AI 測試自動化工具和平台，以回答最常見的問題，即 AI 工具如何提高質量保證？

測試自動化工具

#### 茄子人工智能

它利用智能算法來導航軟件，預測許多缺陷，並通過高級數據關聯來解決挑戰。 它還支持測試自動化引擎的自動化，並提供測試覆蓋率和結果的圖形分析。

#### 應用程序

該平台通過機器學習提供軟件的深度分析，並提供應用認知生成的“應用程序藍圖”模型。 這些藍圖能夠在幾分鐘內開發出多個測試用例。 Appvance 還帶有一個測試設計器功能，可以與屏幕截圖比較、數據驅動測試以及 AJAX 或 DOM 自動捕獲相結合。

#### Testim.io

使用人工智能和機器學習來編寫、執行和維護自動化測試是由這個工具完成的。 它專注於功能性端到端和用戶界面測試。 該平台不斷變得更加智能，並且其測試套件的穩定性隨著運行次數的增加而增加。

#### 測試西格瑪

它是用於持續自動化測試的最常用的人工智能驅動工具之一。 該平台利用自然語言測試處理來編寫高質量的自動測試。 它還識別測試運行的相關測試用例並保存突然的測試失敗。

#### 應用工具

使用此工具，無需設置任何視覺處理設置、百分比或配置即可創建視覺測試。 該工具會自動了解哪些更改更有可能是錯誤，哪些是所需的更改，然后區分差異的優先級。

#### 測試工藝

它是一個人工智能驅動的測試自動化平台，用於連續和回歸測試。 借助 TestCraft，測試人員可以使用拖放界面直觀地創建自動化的、基於 Selenium 的測試，並同時在多個瀏覽器和工作環境上操作它們。

#### 醬汁實驗室

它是一個強大的基於雲的工具，利用了 ML 和 AI。 該工具據說是世界上最大的連續測試雲，它提供了大約 0 種瀏覽器和操作系統組合以及數千種真實設備。

人工智能平台

#### 谷歌人工智能平台

它是一個端到端平台，可幫助您構建特定於應用程序的模型並通過自動化 AI 軟件開發服務改進現有模型架構。 從構思到生產再到部署，該平台可幫助開發人員構建和運行自己的 ML 應用程序。

#### 張量流

它是一個開源軟件庫，擁有全面而靈活的工具、庫和社區資源，允許開發人員通過單獨的 API 將計算部署到桌面、移動設備或服務器中的一個或多個 CPU/GPU。

#### 微軟天藍色

提供計算、分析、存儲和網絡等雲服務的公共雲計算平台。 由於其靈活性、先進的站點恢復和內置集成，它被稱為備份和災難恢復夢想工具。

#### 對話流

該平台是一個自然語言理解平台，可以輕鬆地將對話式 UI 規劃和設計到移動應用程序、Web 應用程序、機器人、設備、交互式語音響應框架等中。

#### Infosys NIA

下一代集成人工智能平台是一個基於知識的平台。 憑藉其統一、靈活和模塊化的平台，Nia 支持廣泛的行業和特定功能解決方案，並使客戶能夠創建定制體驗以滿足其業務需求。

#### 雨鳥人工智能

Rainbird 平台使用人工智能驅動的自動化技術，實現智能決策和流暢的客戶體驗。 該平台具有開放式架構，因此可以毫不費力地與其他解決方案和 API 集成。

#### 心靈融合

這個新一代對話式 AI 平台經過簡化，可用於構建對話助手，這些助手顯示出對特定用例或領域的深刻理解，同時提供非常有價值和靈活的對話體驗。

## 底線

哪個平台最好沒有明確的答案，因為每個平台和工具都有自己獨特的功能和用途。 但是，如果您在簡化應用程序開發或了解質量保證角色方面需要任何幫助，那麼您可以聯繫我們的專家團隊並提出您的疑問。

通過我們的全球平台，即美國、亞洲和其他國家的人工智能開發公司，我們協助我們的客戶和客戶最大限度地利用最新技術，為您的業務提供更好的投資回報率。

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