测试在软件开发中至关重要，但可能很复杂且耗时。幸运的是，人工智能工具可以在测试中发挥巨大作用。以下是人工智能在软件测试中提出的一些挑战和机遇。
测试是软件开发中最关键的阶段之一。在测试中，检查软件是否满足预期要求并确保其没有缺陷。它涉及在不同场景中运行软件组件以评估一个或多个属性，目的是发现错误、缺失的要求、差距、缺陷和其他应立即解决的缺陷。
由于测试需要尽可能多地涉及各种场景，因此手动测试通常需要大量人力和时间，并且受限于工程师的想象力。正因如此，人工智能(AI)的兴起受到了开发人员的热烈欢迎，因为人工智能驱动的自动化工具已经简化了这一过程。
这些工具在行业中越来越受欢迎。毫不奇怪，2023年人工智能测试工具市场价值4.23亿美元。预计到2033年，该市场将以16.9%的复合年增长率增长，达到20亿美元。
然而，对于人工智能来说，并非一切都是积极的。尽管这项技术令人兴奋且令人难以置信，但也存在一些挑战。在本文中，我们将了解测试的所有含义，探索人工智能在软件测试中的历史，并探索它带来的令人兴奋的机遇，同时不忽视挑战。
在深入研究人工智能如何改进软件开发中的测试之前，我们首先必须了解软件测试生命周期（STLC）的重要性。
STLC有五个主要阶段。它们是：
需求分析。在此阶段，开发人员根据项目的规范写下他们想要测试的内容。
测试规划。在此，工程师考虑测试的目标、时间表和资源并选择他们的策略。
测试用例设计。在此阶段，团队创建包含尽可能多的场景的案例，以描述测试代码所需的步骤。
测试环境设置。工程师设置执行测试所需的所有软件、硬件和测试工具。
文本执行。这是表演时间。在此阶段，测试人员应根据计划和策略执行，记录结果，并记录稍后将调试的所有缺陷。
虽然优秀的开发人员会努力遵循良好的做法，但即使是最出色的工程师也会忽略一些小细节。这正是人工智能的闪光点，它能增强最优秀开发人员的能力。人工智能工具在测试执行阶段最为普遍，但也可以在其他四个阶段提供帮助。
现在让我们来看看人工智能为软件测试领域的开发人员和公司带来的机遇。
AI可以通过自动生成测试用例和场景来增强软件测试能力。通过利用机器学习算法，AI系统可以分析代码、识别潜在漏洞并生成针对特定领域的测试用例。这种方法显著提高了测试过程的效率和有效性，减少了对手动创建测试用例的依赖。
要使用智能测试，工程师必须使用强大的合成数据生成引擎，在测试开始之前提供针对其特定测试和开发量身定制的真实数据。人工智能可以快速生成大量合成测试数据，通过创建不包含敏感内容的类似生产的数据来消除数据泄露的风险。这些测试数据集可以与外包测试人员共享，也可以上传到云端进行应用程序测试，就像在本地使用一样安全、轻松。
AI利用丰富、复杂的合成数据集增强现有的生产数据子集，通过覆盖最佳最小测试数据集中的所有组合来减少基础设施。通过等价类测试，您可以得出最少数量的测试用例来发现最明显的缺陷。
借助人工智能，可以通过优先考虑最关键的测试用例来优化软件测试。通过分析代码库、用户行为模式和历史错误报告，人工智能算法可以识别高风险区域并相应地分配测试资源。这确保测试工作集中在最关键的领域，从而实现更彻底、更高效的测试。
有六种基本的测试优化技术：
从开发的早期阶段开始纳入测试。
创建精确且有价值的测试套件。
选择正确的工具或框架。
定期进行审查。
优先使用等待命令。
选择在真实设备上进行并行测试。
人工智能可以通过预先配置的机器人来帮助优化流程，这些机器人被编程为删除重复组件并识别代码修改。可以创建这样的机器人来确定新代码是缺陷还是最近添加的功能。
AI还可以通过自动识别和根据严重性和影响对错误进行分类来协助缺陷分析。通过采用自然语言处理和机器学习技术，AI系统可以分析错误报告，识别不同报告中的相似模式，并提供见解以优先处理问题并有效解决问题。这简化了调试过程，从而实现了更快的解决问题和更好的资源分配。
网上有很多平台，比如Codepal和Testim，开发人员可以在其中复制/粘贴任何语言的代码，然后由人工智能驱动的引擎会呈现所有发现的错误。它们还可以提供有关整体代码性能的综合报告，同时提供优化和安全措施选项。这些工具有助于调试，同时告知程序员可能存在问题或破坏整个代码的代码部分的位置。
AI正在改变软件测试，为提高软件开发生命周期的质量和效率提供了新的机会。尽管存在一些挑战需要克服，例如测试自动化的复杂性和偏见缓解，但AI在软件测试中的好处是巨大的。从智能测试生成和优化到缺陷分析，AI驱动的测试使企业能够更快地交付更高质量的软件。
