人工智能如何革新软件测试并加速产品发布

通过在软件测试中利用人工智能，软件开发人员可以更快地发现潜在问题，防止耗时的错误造成不必要的延迟。

译自 How AI Revolutionizes Software Testing and Accelerates Product Releases，作者 Khurram Mir。

在过去的几十年里，软件测试人员一直依靠他们的编码技能来创建高质量的程序，以实现销售。这种方法的主要问题是发布需要数年时间，主要是因为人为疏忽经常会导致延误。为了加快这一进程，公司引入了自动化；然而，它仍然需要大量的人工参与来生成测试，这也可能容易出错。

通过将人工智能纳入方程式，软件开发人员获得了额外的辅助思维——一个速度更快的思维，可以轻松浏览海量数据。这些算法经过训练可以识别模式并分析结果，从而生成更全面的报告。这大大减少了进行软件测试所需的资源和时间，从而加快了产品发布速度。

在软件中添加人工智能可以显著加快产品上市时间。这是通过提高准确性、效率和测试活动覆盖率来实现的。以下是人工智能驱动的测试可以做到这一点的一些方法：

每个软件项目在其开发周期中都需要大量的测试用例，它们的生成需要占用人工测试人员宝贵的时间。如果每天需要进行多次测试，并且每个测试都有其针对不断变化的产品的规格，那么这将尤其成问题。在测试工作中使用的生成式人工智能可以在几秒钟内提供测试脚本，因为系统会自动实施它以确保连续性。

此外，与最终需要休息才能保持性能的人类智能不同，人工智能可以提供全天候运行。这些工具可以确保即使在工作时间以外也对软件进行测试，从而减少将产品推向市场所需的时间。

软件产品，尤其是大型公司拥有的产品，必须在不同的场景中进行测试。在介绍阶段，通常会应用一到两种场景来确保可行性。然而，随着产品在其生命周期中不断发展，将需要更多场景——因此，需要更广泛的测试覆盖范围。

人类智能在这方面可能存在局限性，不仅是由于时间限制，还因为可用的知识和专业知识。另一方面，人工智能工具经过训练可以了解更多信息并更好地记忆。这样，它们可以利用更大的数据量，识别出在手动测试中可能被遗漏的关键场景。由于所有类别的场景都可以在早期被检测到，因此开发人员可以使用它来规划更快的市场发布。

一个例子是苹果如何使用生成式人工智能来改进软件测试，编写不同的场景以确保效率。这帮助他们在几周或几个月内改造了他们的软件，而不是花费数年时间。与人类智能一起使用，这有助于渴望的买家更快地获得他们最喜欢的产品。

代码中的错误和异常是发布延迟经常发生的主要原因之一。微软推迟了发布一个下划线补丁 30 天，主要是因为在发布前不久发现了一个潜在的危险错误。如果这个问题能够更快地被发现和解决，就可以避免延迟，补丁也会更快地推向市场。

人工智能工具在实现这一点方面显示出巨大的潜力。除了早期检测到潜在的错误之外，这些算法还会分析根本原因。这样，就可以采取措施来修复问题并防止问题在开发过程中的后期再次出现。通过消除重复修复错误的需要，产品可以更快地推向市场。

例如，谷歌实施了基于 Deepmind 人工智能的系统来测试复杂的游戏是否存在潜在的错误。这类游戏通常需要数年时间才能进行彻底测试，但人工智能驱动的系统帮助将开发时间缩短了几年。测试环境也变得易于访问，提高了测试人员的生产力和效率。

一些产品需要数据驱动的洞察来“雕刻”出完美的软件。例如，许多软件开发人员更喜欢在发布最终产品之前发布测试版产品，以获得可操作的洞察。根据用户反馈，他们可以缩小痛点范围，并对最终产品做出明智的决定。

当只有十几个用户在测试产品时，人工智慧和常规自动化可以轻松处理该过程。但是，如果有数百个用户，并且他们都有不同类型的反馈，那么确定问题可能具有挑战性。AI 测试工具可以汇总这些数据，预测问题可能性最高的区域。这可以有效地减少延迟，缩短上市时间。

关于软件测试，您需要了解的一件事是，没有一个程序能够始终保持有效。虽然它可能在开始时运行良好，但应用程序的演变可能会导致多个旧命令崩溃，使其变得无效。识别问题并持续维护测试可能会占用公司宝贵的资源，导致延迟，从而阻止快速发布。

例如，Netflix 使用了一种名为“Kayenta”的基于 ML 的方法，这是一种自动金丝雀发布，它监控用户对更改的反应。如果它可能降低体验，公司会在它到达所有用户之前停止它。

AI 驱动的测试框架通常是自愈的，可以检测和适应应用程序中的潜在更改。它们能够自动更新测试脚本，可以使旧测试更长时间保持有效，从而减少维护带来的负担。这有助于缩短上市时间，让您更快地获利。

通过在软件测试中利用 AI，软件开发人员可以更快地发现潜在问题，防止耗时的错误造成不必要的延迟。自动化和能够在几秒钟内扫描大量数据的能力也为这些努力增添了力量。这样，公司就可以在更短的时间内发布高质量的软件产品。

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