人们经常将机器学习(ML)和人工智能(AI)想象成通向未来世界的门户,在该世界中,机器人像人类一样与我们互动,并且计算机在各个方面都比人类变得更加智能。但是,当然,机器学习已经在全球数百万个应用程序中得到了应用,并且已经开始以看不见的方式来塑造我们的生活和工作方式。尽管这些技术已被比作破坏性机器人或 归咎于人为的恐慌诱导 ,他们正在从软件到生物技术方面提供广泛的帮助。

机器学习的一些“更性感”的应用是在新兴技术中,如自动驾驶汽车。得益于ML,自动驾驶软件不仅可以通过数百万次仿真自我完善,而且还可以在驾驶中遇到新情况时即时进行调整。但是ML在以下方面可能更为重要 软件测试等领域,已被广泛采用并用于数百万其他技术。

那么,机器学习如何精确地影响软件开发和测试的世界,以及这些交互的未来会是什么样?

机器学习与人工智能简报

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,但经常彼此混淆。 机器学习 指的是一种旨在帮助计算机在体验过程中自动改进的算法系统。换句话说,通过机器学习,功能(例如面部识别,驾驶或语音转文字)可以通过不断的测试和完善而变得越来越好。对于外部观察者来说,该系统看起来像是在学习。

人工智能 被认为是机器展示的一种智能,它通常以ML为基础。无需演示AI就能拥有ML系统,但是没有ML很难拥有AI。

软件测试的重要性

现在,让我们看一下软件测试,它是软件开发过程的关键要素,而且可以说是最重要的。软件测试旨在确保产品按预期运行,并且在大多数情况下,该过程会在产品实际完成之前的整个开发过程中反复进行。

通过软件测试,您可以在缺陷和其他缺陷真正成为问题之前对其进行主动识别并进行纠正。您还可以通过测试来评估产品在各种不同情况下的速度和性能,以评估其容量。最终,这将带来更好,更可靠的产品,并降低产品使用寿命内的维护成本。

尝试在没有进行完整测试的情况下交付软件产品,将类似于构建没有真正基础的大型结构。实际上,据估计,后期软件交付的成本可以 总成本的4-5倍 如果尚未完全执行适当的测试,则为项目本身。在软件开发方面,测试失败就是计划失败。

机器学习如何重塑软件测试

在这里,我们可以将两者结合起来。机器学习如何更好地重塑软件开发和测试的世界?

一个简单的答案是,软件测试人员已经在使用ML来自动化和改善测试过程。通常与 敏捷方法,它着重于连续交付和渐进式的迭代开发,而不是一次构建整个产品。它’原因之一是,我认为 敏捷的未来 Scrum方法论涉及大量的机器学习和人工智能。

机器学习可以通过多种方式改善软件测试:

  • 更快,更省力的测试。 老式的测试方法几乎完全依靠人工干预和人工;一组软件工程师和QA测试人员将手动运行该软件并侦查是否有任何错误。但是使用ML技术,您可以自动化测试,更快地进行测试,而无需花费大量的时间。
  • 持续测试。 此外,质量检查测试人员仅在部分时间内可用,如果您持续开发软件,这将是站不住脚的。完善的基于ML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,您是否有信心完全相同的方式来进行两次测试?可能不会;众所周知,人类是前后矛盾的。但是,机器学习算法是经过构建和执行的,可以可靠地一遍又一遍地重复相同的过程。您无需担心与基于ML的测试脚本的一致性。
  • 更高的检测灵敏度。 基于现代ML的验证工具能够处理人眼无法识别的UI差异或异常。这个UI元素是正确的颜色吗?位置正确吗?视觉错误有时很容易注意到,但是基于ML的精致“眼睛”可以为您提供更高的准确性。
  • 多层测试。 ML测试还允许进行多层测试,而无需用户界面。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视系统日志。

尽管认知计算有望进一步实现平凡但极为重要的流程自动化,但仍然存在困难。我们远未达到全面自动化所需的过程自动化敏锐度。即使在今天’作为最佳的软件测试环境,机器学习可帮助批处理捆绑的代码集,从而无需解耦即可测试和解决大数据问题,除非发生错误的情况除外。而且,即使确实发生错误,结构化ML也会警告用户,该用户可以为以后的机器或人工修改标记问题,并继续其自动测试过程。

基于ML的软件测试已经在提高一致性,减少错误,节省时间,同时还降低了成本。随着它变得越来越先进,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,关键是“going to.”尽管我们还没有到那儿,但我们预计未来十年将继续改善软件开发人员在创纪录的时间内迭代完成流程的方式。它’这只是原因之一 软件开发的未来 将不再像以前那样习惯。

内特·奈德(Nate Nead)

内特·奈德(Nate Nead)是首席执行官&咨询公司Nead,LLC的常务理事,该公司提供跨多个学科的战略咨询服务,包括金融,营销和软件开发。十多年来,Nate为M提供了战略指导&A,一些最知名的在线品牌的资本采购,技术和营销解决方案。他和他的团队为《财富》 500强和SMB客户提供建议。该团队位于华盛顿州西雅图市;德克萨斯州的埃尔帕索和佛罗里达州的西棕榈滩。