ИИ-тестирование и его важность в QA

В динамичной сфере разработки программного обеспечения обеспечение качества продукта является многогранной задачей. Оно выходит за рамки знания кода и охватывает более широкий спектр факторов, таких как несовершенные требования, сложная инфраструктура и жесткие временные ограничения.

По данным консалтинговой компании McKinsey, 56% предприятий называют неточность одним из наиболее заметных рисков в условиях экспоненциального роста новых технологий. Обеспечение качества становится одним из центральных направлений инвестиций для стартапов и крупных предприятий, стремящихся решить эту проблему.

Достижение комплексного обеспечения качества требует стратегического подхода, и одним из ключевых моментов в этой области является интеграция ИИ-тестирования.

Друзья, поддержите нас вступлением в наш телеграм канал QaRocks. Там много туториалов, задач по автоматизации и книг по QA.

Что такое ИИ-тестирование?

ИИ-тестирование в обеспечении качества программного обеспечения – это передовой подход, использующий технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности и результативности процесса тестирования. В отличие от традиционных подходов к тестированию, основанных в основном на ручном труде, ИИ-тестирование автоматизирует различные элементы тестирования – от создания тест-кейсов до их выполнения и анализа результатов.

Этот новый подход использует алгоритмы машинного обучения для адаптации к изменяющейся программной среде, распознавания закономерностей и прогнозирования возможных проблем. Тестирование ИИ играет важную роль в решении сложных задач, связанных с системами на основе ИИ, где приходится сталкиваться с такими проблемами, как способность к самообучению, предубеждения, этические соображения и т. д.

За счет использования возможностей искусственного интеллекта QA-команды могут увеличивать тестовое покрытие, раньше выявлять дефекты и повышать общую надежность продукта.

Необходимость ИИ-тестирования

Несмотря на то, что традиционные методологии тестирования позволяют оценить качество кода, они часто не справляются с многогранными проблемами, с которыми сталкиваются современные программные проекты. В этой статье мы рассмотрим, почему ИИ-тестирование стало краеугольным камнем в обеспечении качества программного обеспечения. Также мы исследуем его роль в устранении распространенных ошибок, совершенствовании стратегий тестирования и повышении общей надежности систем на основе ИИ.

За пределами качества кода

Традиционные методологии тестирования часто фокусируются в основном на качестве кода, упуская из виду первопричины, которые могут привести к нежелательному поведению программного обеспечения. Тестирование с помощью искусственного интеллекта позволяет тщательно изучить все тонкости кода и разобраться в сложностях, возникающих в результате ошибочных требований, запутанной инфраструктуры и нехватки времени.

Примерно 70% компаний отмечают минимальный эффект от использования ИИ, а 87% проектов по обработке данных терпят неудачу из-за некорректного тестирования и неясных бизнес-целей.

Устранение частых причин неудач ИИ-проектов

Проекты в области искусственного интеллекта, несмотря на их перспективность, часто сталкиваются с проблемами, которые могут привести к провалу. Выявление и решение этих проблем имеет решающее значение для успешного внедрения систем на основе ИИ.

Это в очередной раз подчеркивает, что ИИ-тестирование является важной частью обеспечения качества программного обеспечения.

Давайте рассмотрим распространенные причины неудач проектов в области искусственного интеллекта.

Недостаточное качество данных

Недостаточное качество данных является серьезным препятствием для обеспечения качества ПО, особенно в отношении моделей искусственного интеллекта.

Качество данных, используемых для обучения моделей и принятия решений, существенно влияет на точность и надежность этих моделей. Неверно сформированные или некачественные данные могут привести к возникновению погрешностей и ошибок, что ставит под угрозу эффективность работы ИИ-системы. Кроме того, это влияет на итоговые показатели бизнеса.

Комплексные методы валидации и очистки данных являются неотъемлемой частью процесса тестирования. Они позволяют убедиться в том, что исходные данные соответствуют строгим требованиям для точного обучения модели и вывода решений.

Отсутствие должного опыта

Еще одним существенным препятствием является отсутствие опыта в области машинного обучения, науки о данных и тестирования ИИ. Реализация и тестирование ИИ-моделей требуют особого набора навыков, выходящего за рамки стандартной разработки ПО.

Без необходимых знаний результаты проекта могут быть неудовлетворительными. В контексте QA критически важным является сотрудничество между экспертами в данной области, специалистами по изучению данных и QA-инженерами.

Междисциплинарный подход гарантирует соответствие методик тестирования сложностям ИИ-технологий, что позволяет более тщательно оценивать эффективность моделей.

Этические проблемы

Этические проблемы ИИ-тестирования связаны с возможностью непреднамеренного искажения моделей в результате использования некорректных данных для обучения. Этот этический аспект требует добросовестного подхода к тестированию, который выходит за рамки стандартных измерений обеспечения качества.

Чтобы гарантировать этичность и справедливость работы ИИ-систем, методики тестирования должны включать в себя тесты на справедливость, прозрачность и этические соображения.

Неадекватные стратегии тестирования

Неадекватные стратегии тестирования усугубляют трудности, связанные с системами на основе ИИ. Несмотря на то, что традиционные подходы к тестированию полезны при работе с традиционным ПО, они могут оказаться недостаточными при решении сложных задач, связанных с моделями ИИ. Тестирование систем искусственного интеллекта требует отдельной адаптивной стратегии, учитывающей возможности самообучения, недетерминизма и объяснимости.

Неспособность адаптироваться к изменениям

Определенную опасность представлет неспособность адаптироваться к изменениям, особенно учитывая динамичность среды, в которой работают модели ИИ.

Чтобы сохранить оптимальную производительность и функциональность, ИИ-системы должны постоянно адаптироваться и изменяться в зависимости от динамики условий. Поэтому в систему обеспечения качества ПО необходимо включать подходы к тестированию, позволяющие оценить адаптивность и восприимчивость моделей ИИ к изменениям.

Минимизация негативного поведения с помощью проверенных принципов и практик

Соблюдение признанных принципов и лучших практик является критически важным для снижения нежелательного поведения программного обеспечения. Эти рекомендации обеспечивают систематический подход к обнаружению и решению проблем, возникающих из различных источников. Применение таких принципов, как SOLID, BDD и TDD, имеет решающее значение для улучшения процесса обеспечения качества.

Принципы SOLID

SOLID – принципы, определяющие объектно-ориентированное проектирование. Их пять:

• принцип единственной ответственности (single responsibility principle)
• принцип открытости/закрытости (open-closed principle)
• принцип подстановки Лисков (Liskov substitution principle)
• принцип разделения интерфейса (interface segregation principle)
• принцип инверсии зависимостей (dependency inversion principle)

Придерживаясь этих принципов, разработчики создают модульные, масштабируемые и устойчивые системы, способствующие эффективному тестированию и сопровождению.

Принципы BDD

Разработка на основе поведения (Behaviour-Driven Development – BDD) ориентирована на сотрудничество разработчиков, специалистов по контролю качества и нетехнических заинтересованных сторон для определения и проверки поведения системы.

Принципы BDD способствуют улучшению коммуникации, уменьшению двусмысленности требований и созданию исполняемых спецификаций. Все это повышает эффективность процесса тестирования.

Принципы TDD

Разработка через тестирование (Test-driven development – TDD), предполагает написание тестов до реализации реального кода. Такой подход гарантирует соответствие кода заданным требованиям и сохранение функциональности с течением времени.

Принципы TDD способствуют повышению надежности кода, ускорению циклов разработки и простоте сопровождения.

Роль ИИ-тестировщиков в обеспечении качества ПО

Привлечение ИИ-тестировщиков, особенно сертифицированных ISTQB®, привносит множество преимуществ в процесс обеспечения качества ПО.

1. Комплексное понимание тенденций развития ИИ

Сертифицированные тестировщики ISTQB®, ориентированные на работу с искусственным интеллектом, обладают глубоким пониманием современного состояния и прогнозируемых тенденций развития ИИ. Это понимание позволяет им связать методологии тестирования с развивающейся экосистемой ИИ-технологий.

2. Опыт внедрения и тестирования ML-моделей

Специалисты по тестированию ИИ не понаслышке знают, как реализуются и тестируются модели машинного обучения (Machine Learning – ML). Эти знания позволяют им определять критические области, в которых тестировщики могут оказать наибольшее влияние на качество ML-моделей, обеспечивая их оптимальную производительность и надежность.

3. Решение проблем в системах, основанных на базе ИИ

Возможности самообучения, предубеждения, этика, сложность, недетерминизм, прозрачность и объяснимость — все это понятия являются проблемами при тестировании систем на основе искусственного интеллекта. Сертифицированные тестировщики ISTQB® могут решить эти вопросы и внести свой вклад в комплексный подход к тестированию.

4. Разработка и выполнение тест-кейсов для систем на основе ИИ

Специалисты по тестированию ИИ являются экспертами в области создания и выполнения тест-кейсов для систем на базе ИИ. При этом необходимо учитывать требования к тестовой инфраструктуре, чтобы она соответствовала тонкостям оценки приложений, управляемых искусственным интеллектом.

5. Использование ИИ для поддержки тестирования программного обеспечения

Сертифицированные специалисты по ИИ-тестированию понимают, как технологии искусственного интеллекта могут быть использованы для дополнения и оптимизации процедур тестирования ПО. Они делятся своими соображениями о стратегической интеграции инструментов ИИ для повышения эффективности тестирования – от автоматизации до прогнозной аналитики.

Преимущества ИИ-тестирования для бизнеса

Тестирование с использованием искусственного интеллекта обладает огромным количеством преимуществ по сравнению с традиционными методами тестирования. Рассмотрим некоторые из них.

1. Повышение эффективности и скорости работы

ИИ-тестирование автоматизирует повторяющиеся задачи, позволяя ускорить выполнение тест-кейсов. Это ускоряет процесс тестирования и повышает общую эффективность жизненного цикла разработки ПО.

На графике ниже показаны процессы, на которые тратится больше всего времени при ручном тестировании. Применение ИИ позволяет автоматизировать многие из этих задач.

2. Расширенное тестовое покрытие

ИИ-тестирование позволяет исследовать множество тестовых сценариев, обеспечивая всестороннее покрытие. Это особенно полезно в сложных системах, где ручные проверки не всегда позволяют изучить все возможные комбинации и взаимодействия. Автоматизация заменяет 50% ручного тестирования.

3. Раннее выявление дефектов

ИИ-тестирование позволяет выявлять дефекты на ранних этапах разработки, сокращая затраты и усилия, необходимые для исправления ошибок. Раннее обнаружение дефектов способствует выпуску более надежного и стабильного продукта. Чем больше времени требуется для обнаружения дефектов, тем выше затраты для вашего бизнеса.

4. Адаптивное тестирование в динамических средах

ИИ-механизмы тестирования предназначены для адаптации к динамичным и развивающимся средам. Такая адаптивность крайне важна для систем на базе ИИ, которые работают в режиме реального времени и реагируют на изменяющиеся условия.

5. Эффективная обработка данных

ИИ-тестирование позволяет работать с большими массивами данных, что является общей характеристикой приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта возможность обеспечивает тщательное тестирование моделей, обученных на большом объеме данных, что приводит к получению более надежных и точных результатов.

6. Повышение возможности повторного использования тестов

Модели ИИ-тестирования можно повторно использовать в различных проектах и приложениях. Такая возможность экономит время и способствует согласованности методологий и практик тестирования.

7. Усовершенствованный прогнозный анализ

Средства тестирования с использованием искусственного интеллекта могут анализировать исторические данные тестирования для прогнозирования потенциальных проблем и проблемных областей. Такой пронозный анализ позволяет командам QA решать проблемы до того, как они обострятся.

8. Улучшенный пользовательский опыт

Моделируя реальные сценарии и взаимодействие с пользователями, ИИ-тестирование повышает эффективность работы пользователей. Это включает в себя выявление узких мест в производительности, оперативный отклик и проверку общего удобства использования программного обеспечения.

9. Снижение затрат

Хотя первоначальная настройка системы тестирования с использованием искусственного интеллекта может потребовать инвестиций, в долгосрочной перспективе это обеспечит значительное сокращение затрат.

Автоматизация процессов тестирования приводит к ускорению выпуска релизов, сокращению ручных проверок и снижению общих затрат на тестирование.

Выводы

Интеграция ИИ-тестирования в обеспечение качества программного обеспечения имеет ключевое значение для решения многогранных проблем, возникающих при разработке современного ПО. Сертифицированные ISTQB® тестировщики, обладающие опытом ИИ-тестирования, играют важнейшую роль в обеспечении надежности, производительности и этической чистоты систем на базе ИИ, повышая тем самым стандарты обеспечения качества ПО.

Использование принципов SOLID, BDD и TDD еще больше укрепляет основу комплексной и эффективной стратегии тестирования. ИИ-тестирование незаменимо для достижения беспрецедентного качества программного обеспечения по мере развития технологий.

Широкие преимущества ИИ-тестирования – от повышения эффективности до улучшения пользовательского опыта и снижения затрат – подчеркивают его значение для обеспечения качества ПО.

Раннее выявление неблагоприятного поведения ПО имеет жизненно важное значение. Компании стремятся обеспечить наилучший опыт для своих потребителей и гарантировать, что предлагаемые услуги будут более производительными и надежными, чем у конкурентов.

Перевод статьи «The Need for AI Testing in Software Quality Assurance».