Sztuczna inteligencja w automatyzacji testów API
Data publikacji: 22.01.24r.
Kiedy słyszysz "sztuczna inteligencja" (AI), o czym myślisz?
Rok temu mogłeś wyobrazić sobie futurystyczną technologię z filmów science fiction lub humanoidalne roboty. Teraz najprawdopodobniej przychodzą na myśl narzędzia takie jak ChatGPT lub Google Bard. Technologia AI rozwija się szybko, a krajobraz wydaje się zmieniać każdego dnia. Jeśli chodzi o testowanie oprogramowania, sztuczną inteligencję można wdrożyć do inicjatyw testowych w celu zwiększenia wydajności. I choć „sztuczna inteligencja w testowaniu” to modny zwrot, który może wywoływać sceptycyzm lub obawy, może ona zapewnić rzeczywistą wartość i usprawnić wysiłki związane z testowaniem. Ale czym dokładnie jest sztuczna inteligencja, dokąd zmierza i w jaki sposób może zoptymalizować testowanie oprogramowania? Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja to system z coraz większymi możliwościami samouczenia się, który może uzupełniać ludzkie poznanie i działania. Czyni to poprzez zrozumienie środowiska, rozwiązywanie ludzkich problemów i wykonywanie ludzkich zadań.
Na przykład Mapy Google wykorzystują sztuczną inteligencję do monitorowania wzorców ruchu drogowego i przewidywania najlepszych tras. Netflix wykorzystuje uczenie maszynowe (podzbiór sztucznej inteligencji) do zasilania swojego algorytmu rekomendacji, który sugeruje programy dostosowane do preferencji użytkownika. ChatGPT to narzędzie do generowania chatbotów AI wykorzystujące głębokie uczenie (podzbiór uczenia maszynowego) do generowania ludzkich odpowiedzi na pytania. Może być wykorzystywane na tysiące sposobów, a my dopiero zaczynamy odkrywać, jak najlepiej je zastosować i gdzie są jego ograniczenia. Systemy sztucznej inteligencji, takie jak te, działają poprzez dostarczanie danych do inteligentnych algorytmów, które uczą się i doskonalą, analizując wzorce w danych. Im więcej danych otrzymują te algorytmy, tym lepiej rozumieją środowisko i przewidują wzorce. Systemy te mogą być również szkolone do wykonywania zarówno prostych, jak i złożonych zadań, w zależności od algorytmów dopasowywania wzorców.
Czy sztuczna inteligencja przejmie nasze miejsca pracy?
Istnieje obawa, że sztuczna inteligencja przejmie naszą pracę… a następnie cały świat. I choć jest to świetny materiał na film, rzeczywistość nie jest aż tak przerażająca. Testowanie przez człowieka wspomagane przez sztuczną inteligencję jest nadal najlepszą praktyką i tak pozostanie w dającej się przewidzieć przyszłości. Wiceprezes ds. systemów produktowo-usługowych w EPAM, Tariq King, mówił o przyszłości sztucznej inteligencji na konferencji STAREAST Software Testing w 2022 roku. I choć od tego czasu wiele się zmieniło, jego spostrzeżenia stały się jeszcze bardziej istotne.
Jako pionier w dziedzinie sztucznej inteligencji, King wskazał, że naszym największym problemem jest obfitość złego oprogramowania, któremu ludzie już nie ufają. A przy całym tym źle wyprodukowanym oprogramowaniu istnieje obawa, że sztuczna inteligencja może być skutecznym sposobem na stworzenie większej jego ilości. King omówił jednak obiecującą alternatywną rzeczywistość: świat, w którym powstaje mnóstwo dobrego oprogramowania, a sztuczna inteligencja jest utrzymywana na stabilnym poziomie przez testerów. W miarę jak „rewolucja AI” stopniowo zyskuje na popularności, możemy tworzyć oprogramowanie i systemy AI wyższej jakości. Następnie użyjmy technologii AI, aby włączyć zaufane oprogramowanie. A dzięki temu wszystkiemu nowy podzbiór testerów wyłoni się jako bohaterowie, którzy nadzorują i wspierają te ulepszone systemy AI. Tak więc, choć praktyki testowania już zaczynają się zmieniać, nasz świat nie staje się jeszcze filmem science fiction.
Jak sztuczna inteligencja może zoptymalizować testowanie
Testowanie oprogramowania szybko ewoluowało w ciągu ostatnich kilku dekad. Zaczęło się od testów manualnych, przeszło do wczesnych testów automatycznych, testów zwinnych, a następnie testów ciągłych. A teraz osiągnęło autonomiczne testowanie wspomagane przez sztuczną inteligencję. Osiągnięcie autonomicznego testowania może wydawać się niemożliwym celem, ale można rozpocząć wdrażanie funkcji AI, które stworzą do tego podstawy. Sztuczna inteligencja może zoptymalizować testowanie poprzez przyspieszenie tworzenia testów, rozszerzenie ich zakresu i ograniczenie ich konserwacji. Ale jak to wygląda w praktyce? Zobaczmy kilka przykładów.
Rozpoznawanie obiektów jest formą inteligentnego projektowania, które rozpoznaje nowe obiekty i aktualizacje w celu dodania ich do DOM bez ręcznego wysiłku. Istnieje również generowanie frameworków, które automatycznie skanuje aplikację w celu zarekomendowania frameworka testowego. Automatyzacja procesów biznesowych jest przykładem inteligentnego wykonywania testów, które pomaga zautomatyzować biznesowe przepływy pracy w celu kompleksowego testowania. Samonaprawianie jest również formą inteligentnej konserwacji testów, która dynamicznie aktualizuje zestaw testów, gdy aplikacja zmienia się lub ewoluuje. Wreszcie, testowanie wizualne oparte na sztucznej inteligencji jest nowszą formą automatyzacji testów. Wyłapują one wizualne błędy interfejsu użytkownika, takie jak zmiany koloru lub czcionki, które mogą zostać przeoczone przez inne testy automatyczne. Odbywa się to poprzez wykorzystanie wizji komputerowej, która przechwytuje i interpretuje informacje wizualne z obrazów lub filmów.
Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w testowaniu w SmartBear
TestComplete, narzędzie do automatyzacji testów interfejsu użytkownika SmartBear, posiada funkcję opartą na sztucznej inteligencji o nazwie Intelligent Quality Add-on. Posiada ona inteligentne możliwości, takie jak samonaprawiające się testy, optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) i oparte na ML rozpoznawanie siatki wizualnej.
Te samonaprawiające się testy mogą automatycznie identyfikować nieoczekiwane błędy wynikające z właściwości dynamicznych i zalecać lepszą alternatywę. Zapobiega to niepowodzeniom testów, ale co ważniejsze, oszczędza czas, który poświęciłbyś na sprawdzenie tych błędów. OCR pomaga również w interakcji z treścią w złożonych aplikacjach, identyfikując obiekty na podstawie zawartości tekstu zamiast ich właściwości. Możesz także być bardziej wydajny dzięki opartemu na ML wizualnemu rozpoznawaniu siatki, które pomaga w walidacji danych względem złożonych obiektów, takich jak siatki i tabele. Odbywa się to poprzez rozpoznawanie danych w tabelach i weryfikowanie ich zawartości względem kopii bazowej.
TestComplete integruje się również z VisualTest, zautomatyzowanym narzędziem do testowania wizualnego. VisualTest wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję do wyróżniania zmian wizualnych w aplikacjach internetowych. Wykonuje zrzuty ekranu, filtruje oczekiwane zmiany i ignoruje fałszywe alarmy, aby przyspieszyć proces. Następnie można automatycznie porównać obrazy bazowe, aby wykryć i poprawić regresje wizualne. W przyszłości SmartBear zamierza wprowadzić jeszcze wyższy poziom sztucznej inteligencji, aby pomóc w osiągnięciu autonomicznego testowania. Nasze narzędzia będą pewnego dnia wykorzystywać sztuczną inteligencję do generowania przypadków testowych, uruchamiania testów i modyfikowania przypadków testowych (nawet jeśli zmieni się interfejs użytkownika), a wszystko to bez udziału człowieka.
Przyszłość nadeszła
Technologia AI ma jeszcze wiele do zrobienia, ale już teraz ułatwia nam życie, od odpowiedzi na ChatGPT po testowanie oprogramowania. A jeśli będziemy pracować nad ulepszeniem i wykorzystaniem technologii AI, będzie tylko lepiej. Teraz możesz zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji i stać się kluczem do kształtowania kolejnej fazy automatyzacji testów. Nie pozwól, by przyszłość testowania cię ominęła. Rozpocznij bezpłatny okres próbny dowolnego narzędzia testowego SmartBear UI i zacznij wykorzystywać sztuczną inteligencję.
Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej o rozwiązaniach SmartBear
