انتظار می رود اندازه بازار هوش مصنوعی مولد به آن برسد 36.06 میلیارد دلار در سال 2024. به طور کامل فرآیندهای توسعه نرم افزار و تضمین کیفیت (QA) را تغییر داده است و محصولات با کیفیت بالا را سریعتر ارائه می دهد.
یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی مولد در آن سهم قابل توجهی داشته است، تست نرم‌افزار است. مطالعات نشان می دهد که توسعه دهندگان و آزمایش کنندگان نرم افزار می توانند وظایف کدنویسی را تا دو برابر سریعتر با هوش مصنوعی مولد انجام دهند.
ابزارهای مولد هوش مصنوعی به تیم ها قدرت می دهد تا فرآیندهای آزمایش را خودکار کرده و دقت را افزایش دهند. با استفاده از این فناوری، شرکت ها می توانند به سطوح جدیدی از کارایی و نوآوری در کیفیت نرم افزار دست یابند.
این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند فرآیندها و مجموعه‌های اتوماسیون تست را در سیستم‌های نرم‌افزاری بهبود بخشد.
درک هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد به الگوریتم هایی اشاره دارد که محتوای جدیدی مانند متن، تصاویر، کد یا رسانه های دیگر را بر اساس الگوهای آموخته شده از داده های موجود ایجاد می کنند.
این روزها، هوش مصنوعی Generative به دلیل توانایی آن در ایجاد پاسخ‌های انسان‌مانند و خودکارسازی وظایفی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، محبوب‌تر شده است. در زمینه تست نرم افزار، هوش مصنوعی مولد می تواند مراحل مختلف را ساده کند، از جمله:
- ساخت و اجرا الف استراتژی تست
- ایجاد موارد آزمایشی
- گزارش و تحلیل نتایج
از موارد هوش مصنوعی در تست اتوماسیون استفاده کنید
از آنجایی که مشاغل به دنبال تحویل سریع محصول هستند، بسیاری از آنها ابزارهای هوش مصنوعی تولیدی مانند Github را ادغام می کنند کمک خلبان و Applitools در توسعه و آزمایش گردش کار آنها.
برخی از زمینه های مهمی که هوش مصنوعی مولد در مجموعه های اتوماسیون به آنها کمک می کند عبارتند از:
1. ایجاد اسکریپت های تست
ایجاد کیس های آزمایشی جامع می تواند فرآیندی زمان بر باشد.
در اینجا، ابزارهای هوش مصنوعی مولد به دو شکل کمک می کنند:
- بهبود پوشش تست: هوش مصنوعی مولد می تواند الزامات برنامه را تجزیه و تحلیل کند و به طور خودکار موارد تست مربوطه را ایجاد کند. این پوشش را بدون تلاش دستی بیش از حد به حداکثر می رساند.
- دستیاران کدنویسی: ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند خلبان Githib و GPT می تواند به نوشتن موارد تست تکراری هنگام نوشتن اسکریپت های تست کمک کند. هنگامی که از این ابزارها استفاده می کنید، آنها مطابق ساختار کد و دامنه شما آموزش می بینند.
این به آنها اجازه می دهد تا توابع جدیدی را در کد ایجاد کنند و از توابع قبلی استفاده مجدد کنند. یکی از این نمونه ها با استفاده از خیار جی اس در تصویر زیر نشان داده شده است:
Github Copilot به عنوان دستیار هوش مصنوعی برای آزمایشات Cucumber JS
2. تولید داده های آزمایشی پیشرفته
یکی از اهداف اصلی اتوماسیون تست، تکرار الف است محیطی شبیه تولید و داده های تست اجرای این امر در مجموعه های اتوماسیون تست می تواند حیاتی و چالش برانگیز باشد.
هوش مصنوعی مولد می تواند داده های آزمون واقعی را بر اساس الگوهای آموخته شده از مجموعه داده های موجود ترکیب کند. این به آزمایش‌کنندگان اجازه می‌دهد تا آزمایش‌های مؤثرتر و کامل‌تری را انجام دهند.
به عنوان مثال، آزمایش یک عملکرد ورود ساده به مجموعه داده های تست مثبت و منفی نیاز دارد. هوش مصنوعی مولد می تواند به تولید داده های جدید و تصادفی با هر چرخه اجرای آزمایش کمک کند.
ورود به سیستم تست تولید داده با استفاده از هوش مصنوعی مولد
3. افزایش گزارش و تجزیه و تحلیل
را مرحله گزارش دهی آزمایش برای ذینفعان برای درک کیفیت نرم افزار بسیار مهم است. هوش مصنوعی مولد می تواند این فرآیند را به روش های مختلفی بهبود بخشد:
- گزارش اتوماسیون: ایجاد یک گزارش اتوماسیون تست خوب شامل جمع آوری و ادغام داده ها از منابع مختلف در یک گزارش است. هوش مصنوعی مولد می تواند نتایج را ترکیب کند، معیارهای عملکرد را محاسبه کند و منفی های کاذب را شناسایی کند.
- تولید زبان طبیعی (NLG): با استفاده از NLG، هوش مصنوعی مولد می تواند داده های آزمایش خام را به گزارش های نوشتاری خواناتر تبدیل کند. این فناوری به ذینفعان از هر زمینه‌ای امکان می‌دهد تا بدون نیاز به دانش فنی عمیق، نتایج آزمایش را درک کنند.
- تحلیل پیش بینی کننده: هوش مصنوعی مولد می تواند آزمون تاریخی را تجزیه و تحلیل کند تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی روندها و پیش بینی مسائل بالقوه در نسخه های آینده. این فناوری برای شناسایی خطرات احتمالی و الگوهای نقص استفاده می شود.
- بینش در زمان واقعی: هوش مصنوعی مولد می تواند به سازمان ها در دستیابی به گزارش های بلادرنگ کمک کند. با ادغام ابزارهای هوش مصنوعی مولد در آزمایش و ادغام مداوم، می توان گزارش های دوره ای تولید کرد.
سپس این گزارش‌های دقیق می‌توانند برای ذینفعان و تیم QA ایمیل شوند. این به شناسایی سریع تر نقص و تصمیم گیری کمک می کند.
Postbot در Postman ایجاد یک نمودار خطی برای گزارش تست
4. دستیار تست اکتشافی
آزمایش اکتشافی به تست نرم افزاری اشاره دارد که آزمایش کنندگان می توانند بدون پیروی از مجموعه ای از اسکریپت های تست یا موارد تست انجام دهند. این به آزمایش‌کنندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌ای را به صورت پویا بررسی کنند و مسائلی را که ممکن است تنها از طریق آزمایش اسکریپت گرفته نشوند، کشف کنند.
ابزارهای هوش مصنوعی مولد می توانند فرآیند آزمایش اکتشافی را به روش های زیر بهبود بخشند:
- تولید سناریوهای آزمایشی متنوع: ابزارهای هوش مصنوعی مولد معماری، الگوهای استفاده و داده‌های آزمایشی برنامه را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا سناریوهای آزمایشی متنوع و موارد لبه تولید کنند. این سناریوهای آزمایشی و موارد لبه ممکن است در طی آن نادیده گرفته شوند تست دستی
- الگوهای استفاده از ضبط در تولید: هنگام نظارت بر الگوهای تولید، ابزارهای مولد هوش مصنوعی الگوها را ثبت کرده و از آن داده ها برای پیش بینی رفتارهای آینده استفاده کنید. همچنین می توان از این الگوها برای ساخت موارد آزمایشی اکتشافی استفاده کرد.
چرا باید هوش مصنوعی را به مجموعه اتوماسیون تست خود اضافه کنید؟
بسیاری از شرکت‌ها در تلاش هستند تا در این مسیر حرکت کنند چالش های مرتبط با اتوماسیون تست نرم افزار. هوش مصنوعی مولد می تواند بسیاری از این چالش ها را حل کند.
ادغام هوش مصنوعی مولد در مجموعه اتوماسیون آزمایشی می تواند مزایای قابل توجهی داشته باشد، مانند:
- هزینه و کارایی منابع: همانطور که در بالا توضیح داده شد، هوش مصنوعی مولد می تواند موارد تست پویا را ایجاد کند که در نهایت هزینه و منابع موثر هستند. این کار تلاش دستی مهندسان QA را با دست زدن کاهش می دهد نگهداری کد و گزارش گسترده
- زمان رسیدن به بازار سریعتر: استفاده از هوش مصنوعی مولد در مجموعه‌های اتوماسیون آزمایشی امکان توسعه چرخه‌های تست سریعتر را فراهم می‌کند. این می تواند کل را ببندد فرآیند انتشار نرم افزار.
این به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های جدید را با سرعت بیشتری منتشر کنند و با تقاضاهای بازار همگام شوند.
- نرم افزار با کیفیت بالاتر: هوش مصنوعی مولد می تواند پوشش آزمایشی را به عنوان یک دستیار آزمایش اکتشافی افزایش دهد. منجر به نقص های کمتری می شود و در نتیجه تجربه کاربری بهتری را به همراه دارد.
- مقیاس پذیری: راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به راحتی و به سرعت با برنامه خود مقیاس کنید، سازگاری با رشد و پیچیدگی بدون افزایش متناسب در تلاش آزمایشی.
هوش مصنوعی مولد می‌تواند کارهای روتین را خودکار کند، قابلیت‌های گزارش‌دهی را افزایش دهد و بینش‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای را در مورد اتوماسیون تست ارائه دهد. علاوه بر این، می‌تواند با کمک به آزمایش کارآمد، تلاش‌های QA را به طور قابل توجهی ساده کند و به تحویل به موقع محصولات نرم‌افزاری با کیفیت بالاتر کمک کند.
کاوش کنید Unite.AI برای منابع و بینش بیشتر در مورد تست هوش مصنوعی و نرم افزار!
