什么是人工智能测试？

人工智能测试是在软件测试中使用人工智能（AI）的过程。传统的软件测试方法将自动化和手动流程相结合，确保软件在正常和具有挑战性的环境中按预期运行。人工智能测试使用人工智能模型解决常见的测试挑战，并加快测试和测试维护。它通过智能地自动完成测试执行、数据验证和错误识别等任务来提高效率。

全球各地的开发人员使用自动化软件测试框架、工具、测试脚本和模式来验证和确认软件，同时提高生产力。测试工具有助于创建单元测试存根、基于合并的集成测试以及自动化测试环境。在 DevOps 中，这些做法被称为持续测试。这有助于缩短发布周期，并使测试实践可重复且可转移。您还可以尽早发现错误，从而消除生产环境中的更多错误。

但是，新的人工智能测试工具和实践正在推动软件测试自动化，而不仅仅是持续测试。例如，人工智能软件测试可以：

• 在测试失败时或测试失败之前提出代码修复建议。
• 自动生成测试脚本和测试数据。
• 快速开发整个业务或特定于项目的测试套件。
• 根据软件变更自行调整测试套件。
• 运行基于视觉的通过/失败测试自动化。
• 根据实时软件交互编辑测试。

除此之外，未来的人工智能软件测试功能还包括以下优势：

• 自动零日漏洞利用测试自动化
• 定性用户体验验收测试
• 基于人工智能测试对实时软件进行动态调整

企业人工智能测试的优势包括

提高测试速度

人工智能测试可识别模式和异常，人类测试人员可能需要更长的时间才能发现这些模式和异常。这种快速分析可实现即时反馈和更快的开发周期迭代。此外，人工智能可以根据测试用例的影响和失败的可能性对测试用例进行优先级排序，确保关键问题得到及时解决。

提高测试覆盖率

人工智能会自动生成许多测试用例，包括那些人类测试人员可能会忽略的测试用例。它可以动态创建和调整测试场景，并在应用程序中遍历许多路径。这样您就可以涵盖通常难以手动模拟的边缘案例和复杂的用户交互。

减少测试工作量

人工智能测试既减少了手动工作量，也减少了人为错误的可能性。它可以自动执行重复且耗时的任务，例如测试数据生成和设置测试环境。借助人工智能测试，人类测试人员能够腾出时间专注于更具战略性的活动，例如测试计划和探索创新的测试方法。

简化测试维护

人工智能测试会自动调整测试脚本来适应应用程序的变化。如果更新修改了用户界面或改变了功能，则人工智能驱动的工具可以检测到这些变化并相应地调整测试用例，无需人工干预。测试套件保持稳健性和相关性，并提供有关应用程序当前状态的准确反馈。

人工智能测试最常用于测试创建，为不同软件测试类型的软件测试过程生成测试用例和测试脚本。以下提供一些示例。

单元测试

单元测试涉及对软件应用程序的各个组件或单元进行测试，以确保每个部分在隔离环境下能够正常工作。人工智能会自动理解单元的预期行为，并自动生成测试用例和断言。它可以预测和创建测试，并随着代码的变化对其进行重构。人工智能测试显著可以提高单元测试的质量和完整性。

用户验收测试

用户验收测试检查软件是否满足软件需求规范中列出的要求以及运行时的行为是否符合用户的预期。如软件开发人员或软件测试人员所述，大语言模型可以使用通俗的语言生成用户验收测试。您还可以指示人工智能软件机器人与应用程序交互并运行这些用户验收测试。

性能测试

性能测试检查软件在异常条件下是否按预期运行，例如高事务负载或不稳定的网络连接。人工智能可以分析大量性能数据以确定趋势。它可以使用这些信息来实时动态调整测试参数，并模拟现实和具有挑战性的场景。人工智能测试工具还可以在部署之前预测新变化如何影响应用程序的性能。因此，人工智能测试可以主动优化性能，而不是在部署后对问题做出反应。

回归测试

在回归测试中，会运行测试以验证新的代码更改不会使测试失败。人工智能回归测试自动化可识别所做的更改，调整测试或向开发人员突出显示需要关注的区域。

人工智能驱动的测试工具可以作为预打包的商业产品或平台购买，也可以由开发人员内部构建。根据解决方案的不同，以下是人工智能测试工具使用的一些方法。

自我修复

许多人工智能测试工具使用自我修复，根据底层代码或用户界面的变化来调整测试用例。这样就无需在代码更改时手动调整测试，也不会在测试未更新时出现错误的测试失败。

回归

回归分析可用于软件测试，用来确定以下问题的答案：

• 要运行的最关键的测试用例是什么？
• 测试覆盖率的百分比是多少？
• 最少的测试用例集是多少？
• 哪些测试用例可能会失败？
• 根据特定的测试用例修复错误可能需要多长时间？
• 在给定的性能测试下，该软件将如何运行？

这些基于回归的分析可以帮助确定将工作重点放在哪里，并更新软件项目管理的时间表和成本估算。它们还指导测试编排和测试自动化。

缺陷分析

缺陷分析用于人工智能软件测试，用于深入检查测试失败和代码错误的原因。通过对代码库以及现有和已修复的错误进行训练，基于人工智能的缺陷分析可以确定以下内容：

• 软件中经常包含错误的部分
• 通常会发生哪些类型的错误
• 错误的复合方式和位置以及影响
• 复杂错误的根本原因

这些判定结果可以帮助制定开发人员培训策略、确定代码重构热点，并规划复杂的测试覆盖范围。通过更多地了解缺陷发生的方式、位置和原因，将来可以更轻松地避免缺陷。

视觉测试

人工智能测试使用图像识别和计算机视觉，根据以前的用户界面和其他产品用户界面，来识别用户界面中错误所在的位置。传统上，这个过程需要人类浏览软件，这需要时间，而且可能会错过错误。改用人工智能测试后，所需的人工投入更少，测试运行次数也更少。

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