Тестирование программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта Когда ему можно доверять?

Проверка программного обеспечения с применением искусственного интеллекта когда можно доверять его результатам?

Организации все чаще обращаются к решениям тестирования, основанным на искусственном интеллекте, чтобы упростить свои процессы контроля качества и повысить надежность программного обеспечения. По мере роста этой зависимости от искусственного интеллекта возникает фундаментальный вопрос: когда можно доверять таким методологиям тестирования? Эффективность и надежность тестирования, основанного на искусственном интеллекте, зависят от сложного взаимодействия факторов, что требует более пристального изучения.

В данной статье мы рассмотрим тонкую природу использования искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения и расшифруем условия и соображения, лежащие в основе доверия к этому новому подходу к контролю качества.

Как искусственный интеллект облегчает тестирование программного обеспечения

Искусственный интеллект принес преобразовательные новшества в различные области, и тестирование программного обеспечения не является исключением. Используя возможности искусственного интеллекта, процессы тестирования программного обеспечения стали более быстрыми, точными и всеобъемлющими. Давайте рассмотрим десять основных случаев использования искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения:

1. Автоматическое создание тестовых случаев: алгоритмы искусственного интеллекта анализируют требования и код для автоматического создания тестовых случаев. Это гарантирует более широкое покрытие тестирования и уменьшает необходимость вручного создания сценариев тестирования.
2. Предсказание и анализ дефектов: искусственный интеллект может анализировать исторические данные, шаблоны кода и отчеты об ошибках для предсказания возможных дефектов. Тестировщики могут тогда сосредоточиться на критических областях и приоритезировать свои усилия соответствующим образом.
3. Обнаружение аномалий: инструменты, основанные на искусственном интеллекте, могут обнаруживать ненормальное поведение во время тестирования, помогая выявить потенциальные дефекты, которые могут остаться незамеченными с использованием традиционных методов. Этот прозрачный подход повышает идентификацию дефектов.
4. Автоматизированное выполнение тестов: тестовые инструменты, работающие на искусственном интеллекте, отлично справляются с выполнением большого количества тестовых случаев в различных конфигурациях и средах. Это не только экономит время, но и улучшает точность тестирования.
5. Анализ журналов и обнаружение ошибок: алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать журналы и отчеты об ошибках, чтобы выявить шаблоны, связанные с ошибками. Это ускоряет обнаружение и устранение ошибок путем определения соответствующей информации.
6. Управление тестовым окружением: искусственный интеллект может динамически настраивать и управлять тестовыми окружениями. Это уменьшает накладные расходы на настройку окружения, позволяя тестировщикам сосредоточиться на реальном тестировании.
7. Автоматизированное разделение ошибок: искусственный интеллект может классифицировать и приоритизировать входящие сообщения об ошибках на основе исторических данных и степени серьезности. Затем он назначает эти отчеты соответствующим разработчикам или командам, ускоряя устранение ошибок.
8. Тестирование производительности: искусственный интеллект может симулировать нагрузку реальных пользователей для выявления узких мест и точек перегрузки в приложении. Это помогает оптимизировать производительность перед развертыванием.
9. Тестирование пользовательского интерфейса: искусственный интеллект, с помощью имитации взаимодействия с пользователем, выявляет проблемы в использовании и предлагает улучшения для повышения общего опыта пользователя. Это гарантирует, что программное обеспечение соответствует ожиданиям пользователей.
10. Автоматизация регрессионного тестирования: искусственный интеллект автоматизирует процесс выполнения регрессионных тестов при добавлении нового кода. Быстрая идентификация любых регрессий с помощью этого подхода гарантирует, что новые изменения не нарушают существующую функциональность.

Как видим, интеграция искусственного интеллекта в тестирование программного обеспечения предлагает множество преимуществ. Она ускоряет циклы тестирования, повышает точность и покрытие тестирования, снижает риск человеческой ошибки и усилий, позволяя тестировщикам сосредоточиться на более сложных и высокоуровневых задачах. Кроме того, искусственный интеллект может выполнять тестирование круглосуточно, обеспечивая непрерывное тестирование и более быструю обратную связь по изменениям в коде без участия человека. И это далеко не все преимущества, которые искусственный интеллект привносит в процесс разработки программного обеспечения.

Однако интеграция искусственного интеллекта в существующие рабочие процессы тестирования требует опыта и тщательного рассмотрения конкретных инструментов и методов, соответствующих целям и потребностям проекта. Кроме того, внедрение искусственного интеллекта в тестирование программного обеспечения может быть рискованным из-за потенциальных алгоритмических искажений, качества данных, этических соображений и сложности поведения программного обеспечения. В дальнейшем мы рассмотрим эти риски более подробно.

• Как Thryv предоставляет SaaS-платформу с инструментами, необходимым...
• Инструмент Microsoft 365 Copilot AI будет стоить 30 долларов в меся...
• Лучший VPN для стриминга в 2023 году

Потенциальные риски, которые искусственный интеллект несет для результатов тестирования программного обеспечения

Поскольку искусственный интеллект все больше внедряется в процесс тестирования программного обеспечения, важно признать потенциальные риски и угрозы, сопутствующие инновациям. От необъективности, заложенной в алгоритмы искусственного интеллекта, до проблем с конфиденциальностью данных и вопросами объяснимости, эта секция рассматривает значимые риски, сопровождающие внедрение тестирования, основанного на искусственном интеллекте. Исследуя эти подводные камни, мы сможем найти сложный баланс между использованием мощи искусственного интеллекта и обеспечением ответственного, этичного и безопасного подхода к тестированию.

Предвзятость в генерации тестовых случаев

Системы искусственного интеллекта учатся на исторических данных, и если эти данные содержат предвзятость, модель искусственного интеллекта может поддерживать и усиливать предвзятость. Тестирование, основанное на искусственном интеллекте, может случайно вносить предвзятость в процесс тестирования. Например, если алгоритм искусственного интеллекта обучается преимущественно на положительных тестовых случаях, он может не замечать критические негативные сценарии. Это может привести к неполному покрытию тестирования и снижению эффективности усилий в тестировании. Чтобы избежать такой ситуации, используйте разнообразные обучающие данные, которые охватывают широкий диапазон демографии и поведения пользователей. Внедряйте техники обнаружения и смягчения предвзятости как во время обучения, так и во время тестирования. Вовлекайте человеческий контроль и регулярно проверяйте модель искусственного интеллекта, чтобы обеспечить постоянную справедливость.

Ограниченное понимание человека

Сложные алгоритмы искусственного интеллекта могут генерировать тестовые сценарии, которые сложно понять людям. Отсутствие прозрачности в процессе принятия решений искусственным интеллектом может затруднить способность разработчиков понять тесты, диагностировать проблемы и принимать обоснованные решения по улучшению. Чтобы справиться с этим, приоритезируйте человеческие компетенции в обзоре и проверке искусственно интеллектуально генерируемых тестов, чтобы убедиться, что они соответствуют пониманию поведения системы инженерами по контролю качества. Вы также можете разработать инструменты визуализации, которые упрощают сложные сценарии для понимания человеком и проводить регулярные сессии обмена знаниями между командами искусственного интеллекта и тестирования, чтобы сократить пробел.

Конфиденциальность данных и безопасность

Тестирование искусственным интеллектом требует доступа к значительным объемам данных, что может вызывать озабоченность в отношении конфиденциальности данных и нарушений безопасности, если данные не обрабатываются, хранятся и анонимизируются должным образом. Реализация крепких, всеобъемлющих мер по обеспечению безопасности для конфиденциальных данных, используемых в тестировании искусственного интеллекта, является ключевой, а также регулярное аудирование и контроль практик обработки данных.

Ложноположительные и ложноотрицательные

Инструменты тестирования на основе искусственного интеллекта иногда могут создавать ложноположительные результаты (указывающие на проблемы, которых на самом деле нет) или ложноотрицательные результаты (пропускают настоящие проблемы). Ложноположительные результаты могут приводить к пустой трате времени и усилий на расследование несуществующих проблем, а ложноотрицательные результаты могут привести к пропуску важных дефектов. Путем проведения всеобъемлющей проверки результатов, создания валидации результатов, полученных при помощи искусственного интеллекта, и привлечения человеческих компетенций для обзора и подтверждения результатов тестов можно минимизировать этот риск.

Переусиление на автоматизации

Слишком большая зависимость от тестирования, основанного на искусственном интеллекте, может привести к снижению внимания к человеческой интуиции, креативности и знанию предметной области. Это может привести к пропуску исследовательского тестирования, в котором человеческие тестировщики превосходят. Контролируйте переусиление на автоматизации, поддерживая сбалансированный подход. Включайте исследовательское тестирование, поощряйте тестировщиков предоставлять экспертизу в предметной области и обеспечьте, чтобы искусственный интеллект дополнял человеческую интуицию, а не полностью ее замещал.

Зависимость от тренировочных данных

Если тренировочные данные, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, ограничены или не охватывают широкий спектр сценариев, искусственный интеллект может испытывать затруднения в эффективной обобщении на реальные ситуации. Риск особенно актуален при работе с редкими или новыми событиями, которые недостаточно представлены в тренировочных данных. Это может привести к низкой производительности при обработке ввода или ситуаций, отличающихся от тренировочных данных, что может привести к неоптимальным результатам и снижению надежности системы искусственного интеллекта. Инженеры контроля качества должны обеспечить разнообразные и всесторонние тренировочные данные, охватывающие широкий спектр возможных входных данных, регулярно обновлять тренировочные данные, использовать методы аугментации данных и генерации синтетических данных для заполнения пробелов. Кроме того, следует использовать техники, такие как передача обучения (transfer learning), чтобы искусственный интеллект мог использовать знания из связанных областей и повысить свою производительность в новых контекстах.

Этические соображения

Решения искусственного интеллекта могут иметь этические последствия, особенно в областях, где критически важны человеческое суждение, эмпатия и контекстное понимание. Если искусственный интеллект полностью отвечает за генерацию тестовых сценариев, он может не учитывать определенные пользовательские точки зрения, что может привести к созданию продуктов, учитывающих только определенные демографические группы или поведение пользователей. Решайте этические вопросы, устанавливая четкие этические принципы, проводя тщательные этические ревизии и непрерывно контролируя поведение искусственного интеллекта на наличие потенциальных предубеждений или непреднамеренных последствий.

Дефицит навыков

Спрос на специализированные знания в области методов и технологий искусственного интеллекта превышает доступное количество квалифицированных специалистов. Это может привести к проблемам при эффективной реализации и поддержке систем искусственного интеллекта, что приводит к неоптимальным результатам, увеличению затрат и задержкам в проектах. Заполнение навыкового разрыва требует инвестиций в обучение и повышение квалификации, чтобы убедиться, что команды по тестированию обладают необходимыми знаниями для эффективного использования искусственного интеллекта.

Сбалансированное использование преимуществ и сильных сторон искусственного интеллекта с человеческой экспертизой является ключевым в успешном преодолении сложностей и получении преимуществ от использования искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения. С помощью прозрачности, строгой валидации и непрерывного мониторинга можно использовать возможности искусственного интеллекта, минимизируя его недостатки и обеспечивая, чтобы наша работа над инновациями оставалась надежной и безопасной.

При каких условиях можно доверять тестированию программного обеспечения на основе искусственного интеллекта?

Надежные подходы к тестированию с использованием искусственного интеллекта внушают доверие разработчикам, тестировщикам и заинтересованным сторонам, обеспечивая информированное принятие решений и эффективное устранение ошибок. Обеспечение надежности, точности и этической состоятельности искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения требует тщательного изучения предварительных условий, создающих основу для доверия. Вот основные критерии, которым должно соответствовать надежное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта.

Валидация и верификация. Инструменты тестирования на основе искусственного интеллекта должны пройти строгую валидацию и верификацию, чтобы установить их точность и эффективность. Интенсивное тестирование против известных критериев и реальных сценариев помогает гарантировать, что искусственный интеллект надежно обнаруживает ошибки, уязвимости и проблемы производительности.

Прозрачное принятие решений. Доверие к тестированию на основе искусственного интеллекта основывается на прозрачности. Разработчики и тестировщики должны иметь возможность понять, как искусственный интеллект приходит к своим решениям и рекомендациям. Методы объяснения искусственного интеллекта, такие как методы интерпретации модели, предоставля

Надзор и опыт человека. Искусственный интеллект может улучшить тестирование, но важная роль человеческого опыта заключается в обеспечении актуальности и точности созданных тестовых случаев. Человеческие тестеры должны сотрудничать с системами искусственного интеллекта для проверки результатов, подтверждения значимости выявленных проблем и предоставления специфических для отрасли знаний, которые могут быть упущены искусственным интеллектом.

Непрерывное обучение и адаптация. Модели искусственного интеллекта, используемые для тестирования, должны непрерывно учиться и адаптироваться. Это включает обновление моделей новыми данными и пониманием, чтобы учитывать изменяющиеся особенности программного обеспечения, поведение пользователей и новейшие тенденции. Регулярное обновление моделей предотвращает застой и обеспечивает эффективность и пользу искусственного интеллекта в области обеспечения качества и тестирования программного обеспечения (lightpointgl0bal dotcom – software-testing).

Комплексный подход к тестированию. Искусственный интеллект должен дополнять существующие методы тестирования, а не полностью их заменять. Доверие строится, когда искусственный интеллект интегрируется в комплексную стратегию тестирования, включающую ручное тестирование, автоматизированное тестирование и исследовательское тестирование. Такой подход предоставляет разнообразные точки зрения и проверяет результаты, созданные искусственным интеллектом.

Проверка в реальных сценариях. Созданные искусственным интеллектом тесты должны быть проверены в реальных сценариях, чтобы убедиться, что они точно отражают действия пользователей, поведение системы и возможные проблемы. Эта проверка помогает снизить расхождение между контролируемой средой тестирования и реальным использованием.

Защита данных и меры безопасности. Использование искусственного интеллекта для тестирования включает доступ к анализу данных. Доверие строится, когда реализованы надежные меры защиты данных и конфиденциальности, чтобы защитить чувствительную информацию. Функции сильного шифрования, анонимизации и контроля доступа должны быть внедрены для предотвращения утечек данных.

Сотрудничество между разработчиками и испытателями искусственного интеллекта. Сотрудничество между экспертами по искусственному интеллекту и человеческими испытателями является неотъемлемым условием. Доверие укрепляется, когда разработчики и испытатели искусственного интеллекта сотрудничают для настройки моделей искусственного интеллекта, проверки результатов, устранения проблем и совершенствования стратегий тестирования на основе отзывов из реального мира.

Проверка по историческим данным. Использование искусственного интеллекта для тестирования должно быть проверено по историческим данным предыдущих релизов программного обеспечения. Это обеспечивает точное обнаружение известных проблем и уязвимостей, выявленных и устраненных в предыдущих версиях.

Тщательное тестирование моделей искусственного интеллекта. Модели искусственного интеллекта, используемые в тестировании, сами должны быть тщательно проверены, чтобы выявить потенциальные предубеждения, слабости или уязвимости. Тщательное тестирование и проверка моделей искусственного интеллекта способствуют их надежности и точности.

Цикл обратной связи и непрерывное совершенствование. Доверие устанавливается, когда между разработчиками и системами искусственного интеллекта устанавливается цикл обратной связи. Регулярная обратная связь от человеческих испытателей и разработчиков помогает повысить точность тестовых случаев, созданных искусственным интеллектом, и устранить любые проблемы, которые возникают.

Организации должны помнить об этих условиях, чтобы использование искусственного интеллекта для тестирования стало неотъемлемой и надежной частью процесса полного цикла разработки программного обеспечения. Соблюдая эти условия, они могут использовать преимущества искусственного интеллекта, придерживаясь высочайших стандартов качества программного обеспечения.

Заключение

По мере того, как мы раскрываем возможности искусственного интеллекта, тщательная оценка его надежности становится не только требованием, но и угловым камнем нашего стремления к превосходству программного обеспечения. Сотрудничество между искусственным интеллектом и человеческими специалистами, совместно с комплексными стратегиями тестирования, является основой надежности. Соблюдение строгой проверки, прозрачности, этических норм и проверки в реальных сценариях помогает обеспечить, что искусственный интеллект способствует развитию программной разработки, придерживаясь высочайших стандартов надежности и точности.

Кредит за изображение: предоставлен автором; Спасибо!

• ai
• Software