🔥 Важное для QA-специалистов! 🔥
В QaRocks ты найдешь туториалы, задачи и полезные книги, которых нет в открытом доступе. Уже более 15.000 подписчиков – будь среди нас! Заходи к нам в телеграм канал QaRocks
Содержание:
- Искусственный интеллект набирает обороты
- QA должно адаптироваться к технологическим изменениям
- Практическое применение AI в QA
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) уже не первый год входят в число ключевых технологических трендов. Без них сложно представить создание стабильного софта для автопилотов или дальнейшие прорывы в робототехнике. Неудивительно, что такие гиганты, как Tesla и Google, не только инвестируют в эти направления, но и активно участвуют в их развитии.
Искусственный интеллект набирает обороты
Постоянный рост объёмов данных и информации во всех сферах нашей жизни делает использование AI и ML незаменимым. Эффективный анализ и оценка этих данных невозможны без применения этих технологий. Однако реальную ценность из больших массивов данных можно получить только при условии целенаправленной и грамотной обработки.
QA должно адаптироваться к технологическим изменениям
Сегодня применение AI и ML доступно не только корпорациям с крупными бюджетами. Благодаря росту доступности вычислительных ресурсов и хранилищ данных, реализовать ML-подходы стало значительно проще. Именно поэтому машинное обучение стало проникать в самые разные области — в том числе и в тестирование программного обеспечения.
Чтобы соответствовать изменениям, процессы QA неизбежно должны развиваться и опираться на современные технологии. В этих условиях использование искусственного интеллекта в тестировании становится не просто желательным, а необходимым. Тем более что качественное и всестороннее тестирование сегодня важно как никогда — особенно когда речь идёт о поиске критических багов в системах, основанных на AI. Наиболее наглядный пример — автопилоты и беспилотные автомобили.
Читайте также: Как искусственный интеллект совершает революцию в тестировании
Практическое применение AI в QA
В чём конкретная польза AI и ML для QA, и в каких направлениях их можно применять? Ниже — пять наглядных примеров того, как искусственный интеллект уже трансформирует процессы тестирования:
1. ИИ в анализе кода
Применение AI на ранних этапах разработки позволяет существенно повысить общее качество кода. Используя накопленные знания о лучших практиках, типичных ошибках и уязвимостях, AI способен автоматически анализировать даже большие и сложные проекты с минимальным участием тестировщика. Это не только экономит время и ресурсы, но и помогает находить баги, которые легко упустить из виду или которые проявляются лишь в специфических условиях. Алгоритмы помогают выявить трудноуловимые ошибки, зависимости и потенциально проблемные участки кода. В качестве примеров можно привести DeepCode и Infer.
2. ИИ в создании тест-кейсов
Инструменты машинного обучения могут значительно повысить эффективность создания тест-кейсов. На основании анализа зон риска и покрытия, система может автоматически предложить приоритетные сценарии. Также AI способен анализировать существующий тестовый набор на предмет избыточности или низкой ценности.
AI также помогает в генерации новых тестов — за счёт автоматического скриптинга на основе свободного текста или даже поведения пользователя. Примеры решений, использующих такие подходы, — Appvance IQ и Functionize. При отсутствии возможности интеграции AI можно использовать традиционные средства управления тестированием, такие как aqua, Polarion, Codebeamer и др.
3. ИИ при выполнении ручных тестов
Даже при ручном тестировании AI может значительно повысить эффективность процесса — особенно при анализе текущих или уже проведённых тестов. На раннем этапе можно выявить участки с высоким уровнем риска или с наибольшей вероятностью нахождения дефектов.
Основываясь на этих данных, проще определить, какие тесты запускать дальше и на что сделать упор, что делает весь цикл тестирования более точным и эффективным. В итоге получаем экономию времени при повышении качества. Пример использования — платформа Perfecto.
4. ИИ при автоматизированном выполнении тест-кейсов
Распознавание изображений — одна из ключевых областей применения AI и ML в тестировании. Эта технология позволяет создавать более надежные автоматизированные тесты, которые сохраняют устойчивость при изменениях в приложении.
Например, такие элементы, как корзина покупок, могут автоматически распознаваться, даже если изменился внешний вид, расположение или внутренние ID. Аналогично, все остальные характеристики элементов страницы — id, размер, расположение, теги и т.п. — могут быть взвешены и оценены для идентификации элементов во время тестирования.
С помощью ML можно снижать вес атрибутов, которые часто меняются, что повышает стабильность выполнения тестов. Примеры таких решений — TestCraft и Applitools.
5. ИИ в анализе результатов тестирования
Анализ тестовых данных является идеальной областью для ML-алгоритмов. Обработка больших объёмов данных, таких как логи, сообщения об ошибках и скриншоты, традиционно требует значительных временных затрат.
С помощью ML эти данные можно быстро и эффективно проанализировать и выделить важную информацию. В оптимальном варианте возможно автоматическое создание баг-репортов и выявление причин дефектов в программном обеспечении. Кроме того, алгоритмы могут обучаться поиску источников ошибок и даже автоматически вносить корректировки в код.
Такой подход реализован, например, в системе LoomSystems.
Перевод статьи «5 Examples of How AI is Revolutionizing Software Testing».