當(dāng)我們談?wù)揂I及其姐妹術(shù)語(yǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，我們通常想表達(dá)什么呢？接下來(lái)我們將討論下我們?nèi)绾问褂肁I和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)推進(jìn)軟件測(cè)試的最新技術(shù)。

如何在測(cè)試自動(dòng)化中實(shí)現(xiàn)AI

人工智能是市場(chǎng)上最有重量感的流行語(yǔ)之一。“人工智能”會(huì)讓人想起像全能超級(jí)計(jì)算機(jī)這樣的東西，他們一心想要?dú)缛祟悾灰訟lexa或Siri的方式提供語(yǔ)音控制協(xié)助；電腦棋對(duì)手；或自動(dòng)駕駛汽車。

維基百科定義人工智能研究作為“ ...的研究‘智能代理’：即感知周圍環(huán)境，并采取最大限度地發(fā)揮其成功地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的幾率行為有關(guān)的任何設(shè)備。”但是在我看來(lái)，這有些抽象，我傾向于把AI作為該計(jì)算機(jī)程序或機(jī)器思考（自身的原因）和學(xué)習(xí)（以有益的方式收集數(shù)據(jù)和修改未來(lái)行為）的能力。在這個(gè)定義中，我們開始在AI對(duì)軟件意味著什么的背景下看到更有意義的東西開發(fā)工具和技術(shù)。

同樣重要的是要意識(shí)到“AI”的范圍會(huì)隨著時(shí)間而變化。例如，在某一時(shí)刻，光學(xué)字符識(shí)別（OCR）被認(rèn)為是AI中最先進(jìn)的技術(shù)。或者來(lái)自Siri和Alexa的問答回答，一度被認(rèn)為是最先進(jìn)的，但是現(xiàn)在卻基本上被認(rèn)為是理所當(dāng)然的存在，并不被認(rèn)為是人工智能了。軟件測(cè)試工具也會(huì)發(fā)生同樣的事情 - 隨著新功能的發(fā)展，現(xiàn)在的自動(dòng)化創(chuàng)新在未來(lái)將會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。但就目前而言，讓我們來(lái)思考一下2018年的軟件測(cè)試自動(dòng)化中的人工智能。

AI在2019年的軟件測(cè)試自動(dòng)化中

人工智能在軟件開發(fā)中的應(yīng)用仍處于起步階段，自主程度遠(yuǎn)低于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或語(yǔ)音輔助控制等更為發(fā)展的領(lǐng)域，盡管它仍然朝著自主的方向前進(jìn)測(cè)試。AI在軟件測(cè)試工具中的應(yīng)用側(cè)重于使軟件開發(fā)生命周期更容易。通過應(yīng)用推理，解決問題，以及在某些情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)，AI可用于幫助自動(dòng)化和減少開發(fā)和測(cè)試中的平凡和繁瑣任務(wù)的數(shù)量。

AI在軟件開發(fā)中的亮點(diǎn)在于應(yīng)用它來(lái)消除這些限制，使軟件測(cè)試自動(dòng)化工具能夠?yàn)殚_發(fā)人員和測(cè)試人員提供更多價(jià)值。AI的價(jià)值來(lái)自于減少開發(fā)人員或測(cè)試人員在最平凡的任務(wù)中的直接參與。（在應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯等方面仍然非常需要人工智能）

例如，考慮大多數(shù)測(cè)試自動(dòng)化工具為您運(yùn)行測(cè)試并提供結(jié)果。大多數(shù)人不知道要運(yùn)行哪些測(cè)試，因此他們運(yùn)行所有測(cè)試或一些預(yù)定的設(shè)置。那么，如果啟用AI的機(jī)器人可以查看當(dāng)前的測(cè)試狀態(tài)，最近的代碼更改，代碼覆蓋率和其他指標(biāo)，決定運(yùn)行哪些測(cè)試，然后運(yùn)行它們呢？引入基于變化數(shù)據(jù)的決策是應(yīng)用AI的一個(gè)例子（順便說一句，Parasoft做到了這一點(diǎn)）。該軟件有效地能夠在決策過程中取代開發(fā)人員/測(cè)試人員。將此應(yīng)用于CI / CD管道的好處是顯而易見的。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)

那么，機(jī)器學(xué)習(xí)呢？機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過應(yīng)用算法來(lái)增強(qiáng)AI，這些算法允許工具通過收集測(cè)試產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)自動(dòng)改進(jìn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)研究是整體AI研究的一個(gè)子集，側(cè)重于基于先前觀察到的數(shù)據(jù)的決策。這是人工智能整體的一個(gè)重要方面，因?yàn)橹悄苄枰趯W(xué)習(xí)改進(jìn)時(shí)修改決策。但是，在軟件測(cè)試工具中，并不總是需要機(jī)器學(xué)習(xí) - 有時(shí)候最好使用工具手動(dòng)微調(diào)人工智能工具以適應(yīng)組織，然后每次都可以應(yīng)用相同的邏輯和推理，無(wú)論如何結(jié)果。

在其他情況下，數(shù)據(jù)收集是決策過程的關(guān)鍵，機(jī)器學(xué)習(xí)可能非常有價(jià)值，最初需要一些數(shù)據(jù)，然后隨著收集更多數(shù)據(jù)而改進(jìn)或適應(yīng)。例如，隨著時(shí)間的推移，代碼覆蓋率，靜態(tài)分析結(jié)果，測(cè)試結(jié)果或其他軟件度量可以向AI通知軟件項(xiàng)目的狀態(tài)。

軟件測(cè)試中人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)例

 這是Parasoft研究和開發(fā)的一個(gè)重要領(lǐng)域。令人興奮的是，我們目前的產(chǎn)品只是一個(gè)開始，我們對(duì)AI和ML的持續(xù)研究繼續(xù)為將這些技術(shù)集成到我們的產(chǎn)品中帶來(lái)新的方法。以下是我們已經(jīng)將它們引入的幾種實(shí)例。

使用人工智能自動(dòng)化單元測(cè)試生成和參數(shù)化

第一個(gè)例子是Parasoft Jtest，我們的Java開發(fā)人員軟件測(cè)試解決方案，包括靜態(tài)分析，單元測(cè)試，覆蓋和可追溯性等。在這里應(yīng)用AI，我們發(fā)布了自動(dòng)測(cè)試用例生成，幫助開發(fā)人員填補(bǔ)空白從稀疏的JUnit線束開始。

Parasoft Jtest的IDE插件通過簡(jiǎn)單的一鍵式操作為單元測(cè)試提供了有用的自動(dòng)化，可用于創(chuàng)建，縮放和維護(hù)單元測(cè)試。通過使用支持AI的Jtest，用戶可以實(shí)現(xiàn)更高的代碼覆蓋率，同時(shí)減少構(gòu)建全面且有意義的Junit測(cè)試用例套件所需的一半時(shí)間和精力。

這樣做的一種方法是更容易創(chuàng)建存根和模擬以隔離被測(cè)代碼。底層AI使Jtest能夠觀察被測(cè)單元以確定其對(duì)其他類的依賴性，并且當(dāng)創(chuàng)建這些依賴項(xiàng)的實(shí)例時(shí)，它建議向用戶模擬它們以創(chuàng)建更多獨(dú)立的測(cè)試。自動(dòng)創(chuàng)建必要的模擬和存根可以減少測(cè)試創(chuàng)建中最耗時(shí)的部分之一的工作量。

Parasoft Jtest還會(huì)自動(dòng)檢測(cè)現(xiàn)有測(cè)試套件未涵蓋的代碼，并遍歷源代碼的控制路徑，以確定需要將哪些參數(shù)傳遞到測(cè)試方法中，以及如何初始化sub / mocks以達(dá)到那段代碼。通過啟用此AI，Jtest可以自動(dòng)生成新的單元測(cè)試，應(yīng)用修改的參數(shù)以增加整個(gè)項(xiàng)目的整體代碼覆蓋率。

使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化API測(cè)試生成和維護(hù)

將機(jī)器學(xué)習(xí)添加到組合中的另一個(gè)好例子是Parasoft SOAtest的Smart API Test Generator（智能API測(cè)試生成器），它超越了記錄和回放測(cè)試，利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)將手動(dòng)UI測(cè)試轉(zhuǎn)換為完整的自動(dòng)化API測(cè)試場(chǎng)景。

Smart API測(cè)試生成器使用推理來(lái)理解在執(zhí)行UI時(shí)進(jìn)行的不同API調(diào)用中的模式和關(guān)系。根據(jù)該分析，構(gòu)造了一系列API調(diào)用，表示在UI流程中進(jìn)行的底層接口調(diào)用。然后，它通過觀察不同API資源的內(nèi)容并將其作為模板存儲(chǔ)在  專有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中來(lái)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。 通過檢查用戶庫(kù)中的其他測(cè)試用例來(lái)更新此內(nèi)部結(jié)構(gòu)，以便在執(zhí)行API時(shí)學(xué)習(xí)不同類型的行為，例如，斷言或在正確的位置添加特定標(biāo)頭。

這里AI的目標(biāo)是創(chuàng)建更高級(jí)的測(cè)試（不僅僅是重復(fù)用戶正在做的事情，就像你進(jìn)行簡(jiǎn)單的記錄和回放測(cè)試一樣）。該工具可識(shí)別流量中的模式，創(chuàng)建觀察參數(shù)的綜合數(shù)據(jù)模型，生成自動(dòng)API測(cè)試，并將學(xué)習(xí)模式應(yīng)用于其他API測(cè)試以增強(qiáng)它們并幫助用戶創(chuàng)建更高級(jí)的自動(dòng)化測(cè)試方案。由此產(chǎn)生的自動(dòng)化API測(cè)試更加完整，可重復(fù)使用，可擴(kuò)展且適應(yīng)變化。

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)

未來(lái)會(huì)發(fā)生什么呢？我們正在這個(gè)領(lǐng)域積極研發(fā)，繼續(xù)追求人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步應(yīng)用，以增強(qiáng)我們的軟件測(cè)試工具套件。有許多研究途徑，但最終目標(biāo)很明確：幫助團(tuán)隊(duì)更有效地開發(fā)和測(cè)試他們的代碼，以便快速創(chuàng)建更高質(zhì)量的軟件。

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