機器學習（ML）和人工智能（AI）通常被認為是通向未來世界的門戶 在這個世界上，機器人像人一樣互動。 他們在各個方面都比人類聰明。 如今，機器學習已在全球成千上萬的應用程序中使用，并且它已開始以無形的方式重塑我們的生活和工作方式。 盡管這些技術具有破壞性，被認為是造成人類恐慌的罪魁禍首，但它們在人類社會的各個領域都發(fā)揮著巨大作用。

更具吸引力的是將機器學習應用于自動駕駛汽車等新興技術。 借助ML，自動駕駛軟件不僅可以通過數(shù)百萬次迭代來改善自身，而且還可以在駕駛過程中快速適應新環(huán)境。 不僅如此，機器學習在軟件測試等領域也可能更為重要，因為軟件測試幾乎與任何技術都密不可分。

那么，機器學習如何影響軟件開發(fā)和測試？ 未來會是什么樣？

機器學習和人工智能

首先，讓我們解釋一下ML和AI之間的區(qū)別，因為這些技術是相關的，但經常彼此混淆。 機器學習是指用于幫助計算機不斷提高自身水平的算法系統(tǒng)。 換句話說，通過機器學習，功能（例如面部識別，自動駕駛儀或語音轉文本）可以得到測試并得到越來越好的改進。 對于外部觀察者來說，該系統(tǒng)看起來像是在學習。

人工智能被認為是機器顯示的一種智能，通常基于ML。 沒有演示AI的ML系統(tǒng)是可能的，但是沒有ML的AI很難。

軟件測試的重要性

現(xiàn)在，讓我們來看一下軟件測試，它是軟件開發(fā)過程中的關鍵環(huán)節(jié)，可以說這是最重要的階段。 軟件測試的目的是確保產品按預期運行。 在大多數(shù)情況下，它將在產品實際完成之前經歷重復的迭代過程。

通過軟件測試，您可以提前發(fā)現(xiàn)錯誤和其他缺陷，并在它們成為實際問題之前進行糾正。 您還可以評估產品的質量，并通過測試評估其在各種條件下的速度和性能。 結果是獲得了更好，更可靠的產品，并降低了產品生命周期內的維護成本。

在未完成測試的情況下交付軟件產品類似于在沒有良好基礎的情況下建造高層建筑。 據(jù)估計，如果未完全執(zhí)行適當?shù)臏y試，則軟件交付后的成本可能是項目本身總成本的4-5倍。 在軟件開發(fā)方面，測試失敗就是項目失敗。

機器學習如何重塑軟件測試

在這里，我們可以將兩者結合起來。 機器學習如何使軟件開發(fā)和測試更好？

軟件測試人員已使用ML來自動化和改善測試過程。 它通常與敏捷方法相結合，后者強調連續(xù)交付和增量迭代開發(fā)，而不是立即構建整個產品。 作者認為，敏捷和Scrum方法的未來將涉及大量的機器學習和人工智能，這就是原因之一。

機器學習可以通過多種方式改善軟件測試：

更快速，更輕松的測試。 老式的測試方法幾乎完全依靠人工干預和人工。 軟件工程師和質量檢查測試人員將手動運行該軟件并檢查錯誤。 如果使用ML技術，則可以更快地自動化和執(zhí)行測試，而無需花費幾個小時的手動時間。

連續(xù)測試。 此外，質量檢查測試人員僅在部分時間進行干預，如果您持續(xù)開發(fā)軟件，這是不可能的。 基于ML的測試系統(tǒng)可以部署連續(xù)測試以在不同條件下連續(xù)檢查產品的性能。

一致性測試。 如果您需要對同一產品進行兩次測試，您是否有信心以完全相同的方式對其進行測試？ 可能不是-人類很難做到這一點。 但是ML算法的建立和執(zhí)行特別擅長于不耐煩，可靠地一遍又一遍地重復相同的過程-您不必擔心測試腳本的一致性。

更高的靈敏度。 基于現(xiàn)代ML的驗證工具可以識別人眼無法識別的UI差異。 此UI元素的顏色是否正確？ 位置正確嗎？ 視覺缺陷有時很明顯并且很容易發(fā)現(xiàn)，但是基于ML的“眼睛”具有更高的靈敏度和準確性。

多層測試。 ML測試還支持多層測試，而無需用戶界面。 ML軟件測試系統(tǒng)可以測試應用程序日志，包括源代碼和軟件監(jiān)視系統(tǒng)日志。

盡管軟件開發(fā)和測試過程的自動化勢在必行，但仍然存在許多困難。 我們距離完全自動化所需的技術水平還很遙遠。 即使在當今最先進的軟件測試環(huán)境中，機器學習也可以幫助處理批處理代碼集，測試和解決大數(shù)據(jù)問題而無需解耦。 如果在測試過程中發(fā)生錯誤，則基于ML的多層結構化測試還將提醒相關用戶標記問題并繼續(xù)自動測試過程。

基于ML的軟件測試不僅可以提高一致性并減少錯誤，還可以節(jié)省時間并降低成本。 隨著ML技術的不斷進步，它將以一種新的更具創(chuàng)新性的方式重塑軟件測試領域。

盡管我們離這個目標還很遙遠，但我們相信ML技術將幫助軟件開發(fā)人員完成迭代過程“破記錄”。 這將在未來引發(fā)軟件開發(fā)和測試領域的一場革命。