机器学习将如何影响软件开发和测试的未来

机器学习(ML)和人工智能(AI)经常被认为是通向未来世界的大门,在这个世界里机器人像人一样与我们互动,计算机可以在各个方面都比人类聪明。当然,机器学习已经被应用在世界各地数以百万计的应用程序中,而且它已经开始塑造我们的生活和工作方式,通常是以一种看不见的方式。尽管这些技术被比作具有破坏性的机器人,或被指责为人工恐慌感应的罪魁祸首,但它们在从软件到生物技术的各个领域都发挥了巨大作用。

机器学习的一些“更吸引人”的应用是在自动驾驶汽车等新兴技术上;多亏了ML,自动驾驶软件不仅可以通过数百万次的模拟进行自我改进,还可以在驾驶过程中面对新环境时快速适应。但是,ML在软件测试等领域可能更为重要,而软件测试普遍应用于数百万其他技术。

那么,机器学习究竟是如何影响软件开发和测试的呢?这些交互的未来会是什么样子呢?

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机器学习和人工智能简介

首先,让我们解释一下ML和AI之间的区别,因为这些技术是相关的,但经常相互混淆。机器学习指的是一种算法系统,旨在帮助计算机通过体验过程自动改进。换句话说,通过机器学习,一个功能(比如面部识别、驾驶或语音转换文本)可以通过不断的测试和改进变得越来越好;对于外部观察者来说,系统看起来像是在学习。

人工智能被认为是由机器展示的智能,它通常以ML为基础。没有演示AI的ML系统是可能的,但是没有ML的AI是很难的。

软件测试的重要性

现在,让我们来看看软件测试——软件开发过程中的一个关键元素,也可以说是最重要的。软件测试的目的是确保产品按照预期运行,在大多数情况下,在产品实际完成之前,它是一个在开发过程中反复进行的过程。

通过软件测试,您可以在错误和其他缺陷变成真正的问题之前预先识别它们,并纠正它们。您还可以评估产品的容量,使用测试来评估其在各种不同情况下的速度和性能。最终,这会带来更好、更可靠的产品——以及在产品的生命周期中更低的维护成本。

试图在没有完成测试的情况下交付软件产品,将类似于构建一个缺乏真正基础的大型结构。事实上,据估计,软件交付后的成本可能是项目本身的总成本的4-5倍,如果没有完全执行适当的测试。在软件开发中,测试失败就是计划失败。

机器学习是如何重塑软件测试的

这里,我们可以把两者结合起来。机器学习如何更好地重塑软件开发和测试的世界?

简单的答案是,ML已经被软件测试人员用来自动化和改进测试过程。它通常与敏捷方法结合使用,后者强调持续交付和增量迭代开发,而不是一次构建整个产品。我认为敏捷和scrum方法的未来会涉及大量的机器学习和人工智能,这就是原因之一。

机器学习可以在很多方面改进软件测试:

  • 更快、更轻松的测试。老式的测试方法几乎完全依赖于人工干预和人工努力;一组软件工程师和QA测试人员将手动运行软件并检查任何错误。但是使用ML技术,您可以自动化测试,更快地执行测试,并且不需要花费几个小时的人工时间。
  • 连续测试。此外,QA测试人员只在部分时间内可用,如果您在持续开发软件,这是不可能的。一个精炼的基于mlb的测试系统可以部署连续测试,不断检查产品在不同条件下的性能。
  • 一致的测试。如果您对同一产品进行了两次测试,您是否有信心以完全相同的方式两次进行测试?可能不是;人类是出了名的前后矛盾。但是ML算法的建立和执行是为了可靠地重复相同的过程;您永远不必担心与基于mlb的测试脚本的一致性。
  • 更高的检测灵敏度。现代基于ml的验证工具能够发现人眼无法识别的UI差异或异常。这个UI元素的颜色正确吗?它在正确的位置吗?视觉缺陷有时很容易被发现,但是一个精炼的基于mlb的“眼睛”可以给你更多的准确性。
  • 多层测试。ML测试还支持多层测试,而不需要用户界面。正确的ML软件测试系统可以应用于应用程序日志,包括源代码和生产监控系统日志。

虽然认知计算有希望进一步自动化一个平凡但极其重要的过程,但困难依然存在。我们还远没有达到全面自动化所需的流程自动化水平。即使在当今最好的软件测试环境中,机器学习也可以帮助批量处理捆绑的代码集,允许在不需要解耦的情况下测试和解决大数据问题,除非出现错误。而且,即使出现错误,结构化的ML也会提醒用户,谁可以为将来的机器或人工修改标记问题,并继续自动测试过程。

基于mlb的软件测试已经提高了一致性,减少了错误,节省了时间,同时降低了成本。随着它变得更加先进,它将以新的、甚至更具创新性的方式重塑软件测试领域。但是,关键的一点是。“虽然我们还没有达到这个目标,但我们希望在下一个十年里,软件开发人员能够在创纪录的时间内完成迭代过程。”这只是未来软件开发将不再像过去那样定制的原因之一。

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