软件测试培训
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人工智能无疑是当下很热门的技术,人工智能改变了我们的生活和工作,带我们进入了科技的世界。随着人工智能的发展很多职位将会消失,那么软件测试会不会消失呢?
这并不仅仅是幻想。2016-2017世界质量报告上有这样的阐述“我们认为人工智能将是克服日益增长的质量保证和测试挑战的重要的解决方案。基于人工智能的测试方法将是继基于风险的测试策略和自动化测试技术之后的另一个测试技术的变革浪潮”。
Forrester的研究认为,测试是目前“应用AI进行软件交付的生命周期中最受欢迎的阶段”。在我们在Belatrix进行的一项调查中,81%的商业和技术专业人员(需要注册)说机器学习在五年内将会对其组织造成一些甚至重大影响。
AI支持的测试是继自动化后测试领域的又一个自然的发展。
我们见证了手动测试到自动化测试,再到AI支持的测试的逐渐演变。我们可以追踪这一发展过程:
手动测试仍然可以发挥核心作用:测试开始于并将继续依赖于手动测试。在软件开发过程中总会有bug出现。即使今天我们有那么多的工具可以使用,手动测试仍然是测试策略中的一部分,尤其是为了确保高质量的用户体验。
随着软件变得越来越复杂,自动化变得越来越重要:测试自动化是一种成熟的方法。在许多情况下,它是唯一可实现的选择——在不同场景下运行大量测试用例并按时完成回归测试的唯一方法。它提供了更高的效率,用更少的精力和时间找到大量的缺陷。
未来将会看到支持AI的测试:通过使用大量的数据来有效地使用机器学习和AI,自动化测试会变得“更智能”。我们正在看到支持AI的测试案例,例如,使用可视化验证,或者使用基本机器人轻点和滑过应用程序并测量性能。我们将看到人工智能在自动代码评审中发挥作用,通过漏洞评估提高安全性并自动生成测试用例。 QA工程师用历史数据来训练算法以提高检测率。机器学习也可以用来提供应用程序性能的实时反馈,并自动调整。
尽管人工智能兴起,QA工程师不应该担心他们的工作会被抢走。
在市场上有一些基本的使用机器学习来测试移动应用的测试服务,例如Eggplant AI。这些工具能有效地发现应用中的错误。自动化解决方案背后的引擎通过应用程序生成新的测试路径。我们可以使用通过算法自动化产生测试用例的web应用。然而,你需要注意到,你所获得的测试服务发生在整个产品开发生命周期的末尾。
如果公司决定独自采取这种方式,他们将错过高水平的QA工程师可以提供的巨大价值,从安全和风险管理,可扩展性和性能评估,文档管理,过程保证(如规范和关键指标的跟踪)。
QA工程师能够让AI变得更好。
虽然AI不会让测试人员变得多余,但如果QA工程师不熟悉AI以及AI如何能够帮助自己创造更好的软件,那么他们将正在犯错。AI不仅可以帮助我们更快地发现错误,还可以帮助我们确定需要测试什么,或者哪里更可能发现错误。例如,如果手动测试人员学习使用算法创建测试用例,则可以创建更多与用户体验有关的测试用例,包括测试人员根本不会想到的用例。
最后,我相信机器学习实际上会增加我们对高素质软件测试专家的需求。这是因为算法的底层软件将根据收到的数据做出决定。潜在的变量在增加,QA工程师要知道什么是正确的结果。
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