质量保证中的人工智能：自动化颠覆的下一阶段

如果我们坐下来分析自敏捷问世以来的移动应用程序开发历程，我们会发现应用程序的交付方式已经完全改变。

在移动应用程序中引入敏捷方法之前，曾经每月或有时每两个月发布一次。 自从这种方法出现以来，应用程序发布就采取了每周、每两周的方法。

为了跟上这些频繁的构建版本，引入了持续测试，并为健全性和回归测试构建了自动化套装。 这种新的测试方法支持快速交付，甚至更快的测试周期。

现在，随着世界朝着数字化转型的方向发展，提前预测市场需求并开发具有足够可扩展性和预测性以适应未来趋势的系统的需求正处于高潮。 超越持续测试方法现在是不可避免的。

在目前的情况下，测试需要帮助以加速交付。 人工智能在改善质量控制方面的作用可以帮助我们实现这一目标。 不同公司的质量保证工作方式需要改变。 继续提供质量保证服务主要有两个驱动力——一是测试方式的敏捷性（即持续的质量保证），二是更快的上市时间。 对于 QA 团队来说，要跟上敏捷的开发方法，传统的测试自动化是不够的，因此测试自动化中的 AI 是不可避免的。

在本文中，我们将详细研究人工智能在质量控制中的作用。 我们将研究人工智能在质量保证中的不同方面：人工智能在质量管理中的作用、支持人工智能的质量解决方案的好处、流行的人工智能质量保证工具，以及与人工智能在移动应用程序测试中集成相关的挑战。

质量管理方法的演变

人工智能在质量保证中的作用：自主 QA 的测试用例

在测试和质量控制中使用人工智能的好处

人工智能测试的六个级别

流行的 AI 测试框架和平台

底线

质量管理方法的演变

质量保证策略在当今时代发生了变化。 早在 1980 年代就存在的那些已经跨越了几个大步，以跟上软件开发和交付方法和周期的不断变化的需求。

目前的案例，作为持续测试而普及，主要是敏捷和CI/CD 方法。 即使在被称为使用人工智能的软件测试最发达的阶段之一之后，持续测试也给质量保证工作流程带来了一些关键挑战：

• 孤立的自动化
• 缺乏端到端需求可见性
• 测试量大

为了解决这些问题，行业必须转向自主测试，以确保零接触 QA。

人工智能在质量保证中的作用：自主 QA 的测试用例

人工智能的结合是将 QA 流程更新到其自主软件质量保证测试服务阶段。

移动应用程序测试由许多不同的任务组成，例如脚本自动化测试、手动测试和非功能测试。 通过在实际设备上启用自动探索应用程序以确保所有功能和用户流程按预期工作，可以看到人工智能在软件测试中的影响和作用在当前的测试工作中增加了价值。

在测试中使用AI还可以帮助识别在应用程序探索阶段引入的新错误或缺陷。 QA 团队可以利用 AI 测试工具来补充正常的测试工作，同时在更快的时间内获得最佳的测试覆盖率和极高的准确性。

人工智能在机器学习和测试质量保证中的作用也将体现在测试工具中，其中测试将通过人工智能驱动的视觉验证得到增强，这将给出一系列不同的结果。

如果我们在质量保证中明确谈论人工智能的测试用例，以下是测试人员目前使用人工智能的方式——

• 通过基于图像的测试实现人工智能
• 确定是否运行测试脚本
• 使用人工智能蜘蛛
• 监控 API 测试
• 自动化任务

随着人工智能和机器学习在质量保证中的积极参与，未来的时间将是 QA 专家的极端实验驱动。

在测试和质量控制中使用 AI 技术的好处

加快时间表

我们的开发团队有很多方法可以加快应用程序的开发过程。 在测试过程中加入中断就是其中之一。 AI 将无需遍历数千行代码，而是能够对日志文件进行排序、扫描代码并在几秒钟内检测到错误。 此外，人工智能缺乏倦怠综合症，因此可以产生更好、更准确的结果。

此外，人工智能可以随着代码的变化而发展。 它可以适应和识别新功能，并且可以通过编程来确定某些东西是新功能还是由代码更改引起的错误。

精心研究的构建版本

通过在质量保证中使用人工智能，人工智能开发公司可以检查类似的应用程序并确定是什么促成了他们在市场上的成功。 在了解市场需求后，可以制作新的测试用例，以确保应用程序在实现特定目标时不会中断。

轻松的测试计划

目前，QA 专家的大量时间用于规划测试用例场景，否则这些场景会让他们对应用程序启动充满信心。 每次在市场上发布新版本时，都必须应用相同的过程。

AI QA 自动化工具可以帮助测试人员通过爬取每个屏幕来分析应用程序，同时为他们生成和执行测试用例场景，从而节省计划时间。

测试人员的扩展角色

随着 AI 的加入， QA 工程师团队会发现自己正在学习新技能。 他们需要提高在神经语言编程、商业智能、数学优化和算法分析方面的技能。

职位名称方面，我们可以预见这些名字会流行起来——

• 人工智能 QA 策略师
• 人工智能测试专家
• 数据科学家

预测分析

人工智能可以利用现有客户端并检查数据，以确定用户的必需品和浏览习惯将如何发展。 这使测试人员、设计人员和开发人员能够领先于开发用户的标准并提供更好的帮助质量。 借助 ML，由 AI 组成的平台将通过分析用户行为得到改进，并逐步提供更准确的预测。

改进的回归测试

随着快速部署，回归测试的需求总是增加，有时测试到了人们几乎无法跟上的地步。 组织可以将 AI 用于更繁琐的回归测试任务，其中 ML 可用于创建测试内容。

在 UI 更改的情况下，可以利用 AI/ML 来扫描颜色、形状或大小。 在其他情况下这些是手动测试的情况下，可以使用 AI 来批准 QA 测试人员可能错过的进度。

可视化用户界面测试

人工智能有助于网站页面的视觉批准。 AI 可以在 UI 上测试不同的内容。 这些测试很难自动化，通常需要人工干预才能做出设计决策。 尽管如此，使用基于 ML 的可视化工具，图片中的对比以人们无法精确定位的方式看到。 AI 测试消除了对文档对象模型 (DOM) 进行现代化改造、构建结构和分析风险的手动工作。

AI QA 测试的六个级别

零级：

在这个阶段，编写代码是一个重复的过程。 因此，在页面中添加一个字段意味着添加一个测试。 以更清晰的方式，将任何表单添加到页面意味着添加一个检查所有字段的测试。 添加页面意味着通过全新的测试查看所有组件和表单。

测试越多，您无法确保应用程序整体功能的实例就越多。 为了解决这个问题，您检查所有失败的测试，以了解某些东西是错误还是新基线。

一级：

在这个级别上， AI 应用到您的应用程序中越好，您的 QA 将变得越自主。 AI 不应该只看页面的文档对象模型，还应该看它的视觉图片。 一旦测试框架全面查看页面，它将帮助您编写检查，否则您必须手动编写。

今天的AI 技术可以通过编写检查来帮助您编写测试代码。 此外，他们可以检查测试是否通过。 如果失败，它应该通知您，以便您能够检查失败是真实的还是由于软件更改而发生的。

二级：

通过一级，QA 专家将避免编写检查的耗时方面，同时您还可以使用 AI 来测试页面的视觉元素。 但接下来的工作——检查每一个测试失败——是一项乏味的任务。

在这个级别，您的 AI 可以理解应用程序用户也能够理解的术语差异。 因此，它将能够对来自多个页面的更改进行分组，因为它在语义上理解它们。

在第 2 级，人工智能可以告诉测试人员所做的更改何时相同，并询问它是否应该作为一个整体接受或拒绝这些更改。

三级：

在之前的级别中，仍然需要人工干预来审查应用程序中检测到的任何更改或故障。 在第 3 级，人工智能完成了这项工作。

例如，通过应用机器学习技术，人工智能可以检查应用程序的视觉元素，并根据标准设计规则确定 UI 是否关闭。

只需了解数据和设计规则，此级别的人工智能就可以评估页面而无需人工干预。 它将查看数百个结果并分析事物如何随时间变化。 然后，在机器学习的帮助下，它能够识别变化中的差异。

第四级：

直到现在，人类仍在推动测试。 第 4 级是人工智能将接管的地方。

由于 4 级 AI 能够从语义上检查应用程序并像人类一样理解它，因此它可以驱动测试。 该人工智能将能够随着时间的推移查看用户交互并可视化交互，了解页面和用户流程。

一旦 AI 了解页面类型，它将使用强化学习技术自动开始驾驶测试。

第五级：

这部分现在是一部科学小说。 在这个阶段，人工智能将能够与产品经理沟通、理解应用程序并驱动测试——这一切都靠自己。

虽然目前，人工智能仍处于 1 级，但有一些自动化事件已经在使用人工智能：可视化 UI 测试、API 测试、自动化质量保证和测试以及爬虫。

流行的 AI 测试框架和平台

尽管速度缓慢，但质量保证在人工智能驱动的质量保证平台的帮助下，已经在第三次汽车浪潮中进入并流行起来。
以下是当今市场上运行的一些顶级 AI 测试自动化工具和平台，以回答最常见的问题，即 AI 工具如何提高质量保证？

测试自动化工具

茄子人工智能

它利用智能算法来导航软件，预测许多缺陷，并通过高级数据关联来解决挑战。 它还支持测试自动化引擎的自动化，并提供测试覆盖率和结果的图形分析。

应用程序

该平台通过机器学习提供软件的深度分析，并提供应用认知生成的“应用程序蓝图”模型。 这些蓝图能够在几分钟内开发出多个测试用例。 Appvance 还带有一个测试设计器功能，可以与屏幕截图比较、数据驱动测试以及 AJAX 或 DOM 自动捕获相结合。

Testim.io

使用人工智能和机器学习来编写、执行和维护自动化测试是由这个工具完成的。 它专注于功能性端到端和用户界面测试。 该平台不断变得更加智能，并且其测试套件的稳定性随着运行次数的增加而增加。

测试西格玛

它是用于持续自动化测试的最常用的人工智能驱动工具之一。 该平台利用自然语言测试处理来编写高质量的自动测试。 它还识别测试运行的相关测试用例并保存突然的测试失败。

应用工具

使用此工具，无需设置任何视觉处理设置、百分比或配置即可创建视觉测试。 该工具会自动了解哪些更改更有可能是错误，哪些是所需的更改，然后区分差异的优先级。

测试工艺

它是一个人工智能驱动的测试自动化平台，用于连续和回归测试。 借助 TestCraft，测试人员可以使用拖放界面直观地创建自动化的、基于 Selenium 的测试，并同时在多个浏览器和工作环境上操作它们。

酱汁实验室

它是一个强大的基于云的工具，利用了 ML 和 AI。 该工具据说是世界上最大的连续测试云，它提供了大约 900 种浏览器和操作系统组合以及数千种真实设备。

人工智能平台

谷歌人工智能平台

它是一个端到端平台，可帮助您构建特定于应用程序的模型并通过自动化 AI 软件开发服务改进现有模型架构。 从构思到生产再到部署，该平台可帮助开发人员构建和运行自己的 ML 应用程序。

张量流

它是一个开源软件库，拥有全面而灵活的工具、库和社区资源，允许开发人员通过单独的 API 将计算部署到桌面、移动设备或服务器中的一个或多个 CPU/GPU。

微软天蓝色

提供计算、分析、存储和网络等云服务的公共云计算平台。 由于其灵活性、先进的站点恢复和内置集成，它被称为备份和灾难恢复梦想工具。

对话流

该平台是一个自然语言理解平台，可以轻松地将对话式 UI 规划和设计到移动应用程序、Web 应用程序、机器人、设备、交互式语音响应框架等中。

Infosys NIA

下一代集成人工智能平台是一个基于知识的平台。 凭借其统一、灵活和模块化的平台，Nia 支持广泛的行业和特定功能解决方案，并使客户能够创建定制体验以满足其业务需求。

雨鸟人工智能

Rainbird 平台使用人工智能驱动的自动化技术，实现智能决策和流畅的客户体验。 该平台具有开放式架构，因此可以毫不费力地与其他解决方案和 API 集成。

心灵融合

这个新一代对话式 AI 平台经过简化，可用于构建对话式助手，这些助手显示出对特定用例或领域的深刻理解，同时提供非常有价值和灵活的对话体验。

底线

哪个平台最好没有明确的答案，因为每个平台和工具都有自己独特的功能和用途。 但是，如果您在简化应用程序开发或了解质量保证角色方面需要任何帮助，那么您可以联系我们的专家团队并提出您的疑问。

通过我们的全球平台，即美国、亚洲和其他国家的人工智能开发公司，我们协助我们的客户和客户最大限度地利用最新技术，为您的业务提供更好的投资回报率。