Sumin tehisintellekti ümber (AI) on jõudnud tehnoloogiatööstuse igasse nurka ja tarkvara testimine pole erand. Tehisintellektil põhinevate testimistööriistade populaarsuse kasvades toovad need endaga kaasa elevuselaine, aga ka segadust ja ebareaalseid ootusi. Paljud organisatsioonid kõhklevad nende kasutuselevõtul Tehisintellekti testimine selle keerukuse kohta käivate väärarusaamade tõttu või sukelduvad nad lootuses, et see lahendab kõik nende kvaliteeditagamise probleemid üleöö.
Teadlike otsuste langetamiseks on ülioluline mõista, mida tehisintellekt testimismaastikus teha saab ja mida mitte. Selles artiklis lükkame ümber viis kõige levinumat väärarusaama tehisintellekti kohta tarkvara testimises, aidates teil eristada fakte väljamõeldistest ja seada oma testimisstrateegiale realistlikud ootused.
Sisukord
Väärarusaam nr 1: tehisintellekt asendab käsitsi testijad täielikult
Võib-olla kõige levinum hirm maailmas QA Kogukonna arvamus on, et tehisintellekt muudab inimtestijad tarbetuks. See eksiarvamus viib sageli testimismeeskondade vastuseisuni ja tekitab tarbetut ärevust töökoha kindlustatuse pärast. Tegelikkus on palju nüansirikkam. Tehisintellekt paistab silma korduvate ja andmemahukate ülesannete, näiteks regressioontestimise ja mustrite tuvastamise, käsitlemisel. Inimtestijad toovad aga kaasa kriitilise mõtlemise, loovuse, valdkonnaalased teadmised ja empaatia, mida tehisintellekt lihtsalt ei suuda korrata.
Testimise tulevik ei seisne mitte selles, et tehisintellekt asendab inimesi, vaid pigem selles, et tehisintellekt täiendab inimvõimeid. Mõelge uurimuslikule testimisele, kus testijad uurivad rakendust aktiivselt ilma eelnevalt määratletud skriptideta. See nõuab intuitsiooni ja kasutajakäitumise mõistmist. Samamoodi nõuab kasutajakogemuse hindamine ja selle hindamine, kas funktsioon vastab tõepoolest ärinõuetele, inimlikku otsustusvõimet. Testijad saavad igapäevased ülesanded tehisintellekti süsteemidele delegeerida ja oma teadmised keskenduda kõrge väärtusega tegevustele, nagu testimisstrateegia ja keerukate stsenaariumide kujundamine. See roll areneb, mitte ei kao.
Väärarusaam nr 2: tehisintellekti abil testimine ei vaja inimese sekkumist
Teine levinud eksiarvamus on see, et kui tehisintellekti testimine on juba juurutatud, saab selle lihtsalt seadistada ja unustada. Täisautonoomse testimise ahvatlus on tugev, kuid see ei peegelda seda, kuidas tehisintellekt praktikas töötab. Tehisintellekti mudelid vajavad mustrite õppimiseks ja täpsete prognooside tegemiseks treeningandmeid. Tehisintellekti testimise esmakordsel rakendamisel vajab süsteem hoolikat konfigureerimist, teie konkreetse rakenduse treenimist ja pidevat jälgimist, et tagada tegelike probleemide tuvastamine, mitte valepositiivsete tulemuste genereerimine.
Inimese järelevalve on tehisintellekti testimise elutsükli vältel ülioluline. Testijad peavad tehisintellekti tulemusi valideerima, andma tagasisidet selle täpsuse parandamiseks ja kohandama parameetreid rakenduse arenedes. Kui tehisintellekt tuvastab anomaalia, peab inimene kindlaks tegema, kas tegemist on kriitilise vea, väikese probleemi või lihtsalt eeldatava käitumise muutusega. Rakenduse värskenduste ja uute funktsioonide lisamise korral vajab tehisintellekti süsteem ümberõpet, et neid muudatusi mõista. Mõelge tehisintellektist kui väga võimekast abilisest, mis õpib ja täiustub aja jooksul, kuid vajab alati kogenud spetsialistide juhendamist.
Eksiarvamus nr 3: tehisintellekti testimise rakendamine on liiga keeruline ja kulukas
Paljud meeskonnad eeldavad, et tehisintellekti testimine on kättesaadav ainult organisatsioonidele, millel on märkimisväärne eelarve ja pühendunud andmeteaduse meeskonnad. See arusaam takistab väiksematel meeskondadel sageli isegi tehisintellektil põhinevaid lahendusi uurimast. Kuigi ettevõtte tasemel tehisintellekti testimisplatvormid võivad olla kulukad, on maastik märkimisväärselt arenenud. Paljud tänapäevased tehisintellekti testimistööriistad on loodud kasutajasõbralikkust silmas pidades, nõudes alustamiseks minimaalset masinõppe oskusteavet. Pilvepõhised lahendused on muutnud tehisintellekti testimise ka kättesaadavamaks, välistades vajaduse kallite taristuinvesteeringute järele.
Oluline on alustada väikeselt ja skaleerida järk-järgult. Alusta ühe valdkonna tuvastamisega, kus tehisintellekt võiks pakkuda kohest väärtust, näiteks visuaalne regressioontestimine või testide hooldus. Mitmed avatud lähtekoodiga raamistikud ja taskukohased kommertsvõimalused sobivad erineva suurusega meeskondadele. Investeeringut tuleks vaadata pikaajalise väärtuse läätse läbi, kuna tehisintellekti testimine võib oluliselt vähendada regressioontestimisele kuluvat aega ja avastada vigu arendustsükli alguses. Selliste platvormide nagu testRigor puhul on keskmes tehisintellekti kättesaadavaks tegemine ilma sügavaid tehnilisi teadmisi nõudmata, võimaldades meeskondadel kasutada intelligentset automatiseerimist ilma keerukuseta.
Väärarusaam nr 4: tehisintellekt saab kõike automaatselt esimesest päevast alates testida
Kohese ja põhjaliku testide automatiseerimise lubadus on ahvatlev, kuid see seab ebareaalseid ootusi. Mõned organisatsioonid eeldavad, et tehisintellektil põhineva testimise rakendamine automatiseerib koheselt kogu nende testikomplekti täiusliku täpsusega. Tegelikkuses vajavad tehisintellekti süsteemid aega teie rakenduse käitumise õppimiseks, normaalsete ja ebanormaalsete mustrite mõistmiseks ning teadmistebaasi loomiseks. tehisintellekt tarkvara testimises kasvab aja jooksul, kuna süsteem töötleb rohkem andmeid ja saab tagasisidet oma ennustuste kohta.
Kõige edukamad tehisintellekti testimise rakendused järgivad etapiviisilist lähenemist. Visuaalne testimine ja mustrituvastus võivad pakkuda väärtust suhteliselt kiiresti, samas kui ennustav analüüs testide prioriseerimiseks vajab suundumuste tuvastamiseks ajaloolisi andmeid. Alustage oma rakenduse täpselt määratletud ja stabiilsetest piirkondadest, kus tehisintellekt saab mustreid tõhusalt õppida. Kui süsteem tõestab oma väärtust ja täpsus paraneb, laiendage järk-järgult selle ulatust keerukamatele või sageli muutuvatele valdkondadele. See mõõdetud lähenemine võimaldab teie meeskonnal luua tehnoloogia vastu usaldust ja arendada parimaid tavasid tehisintellekti süsteemidega koos töötamiseks.
Väärarusaam nr 5: tehisintellekti testimine on mõeldud ainult suurettevõtetele
On levinud arvamus, et tehisintellekti testimine on luksus, mis on reserveeritud tehnoloogiahiiglastele, kellel on tohutud rakendused ja piiramatud ressursid. See eksiarvamus paneb paljusid väikeseid ja keskmise suurusega meeskondi tehisintellekti testimisest loobuma, uurimata, kuidas see võiks nende konkreetset olukorda aidata. Tõde on see, et tehisintellekti testimine võib pakkuda märkimisväärset väärtust olenemata meeskonna või organisatsiooni suurusest. Väiksemad meeskonnad seisavad sageli silmitsi suurema survega teha rohkem vähemaga, mistõttu on nad ideaalsed kandidaadid tehisintellekti täiustamiseks.
Pilvepõhised tehisintellekti testimislahendused pakuvad demokratiseeritut juurdepääsu keerukatele testimisvõimalustele. Te ei pea palkama andmeteadlasi ega investeerima kallisse infrastruktuuri. Paljud tänapäevased platvormid pakuvad skaleeritavaid hinnamudeleid, mis on kooskõlas meeskonna suuruse ja kasutusega, muutes need kättesaadavaks nii idufirmadele kui ka kasvavatele ettevõtetele. Tehisintellekti testimise kasutuselevõtu otsus peaks põhinema teie konkreetsetel väljakutsetel, mitte teie organisatsiooni suurusel. Kas teil on rakenduse kasvades raskusi testide hooldamisega? Kas regressioonitestid võtavad teie testimistsüklist liiga palju aega? Kui vastasite neile küsimustele jaatavalt, võib tehisintellekti testimine olla uurimist väärt olenemata teie meeskonna suurusest.
Järeldus
Tarkvara testimise tehisintellekt on võimas tööriist, kuid see pole maagia. Viis väärarusaama, mida oleme uurinud, toovad esile ühise teema: tehisintellekt toimib kõige paremini koostööpartnerina, mitte inimintellekti ja -järelevalve täieliku asendajana. Nende reaalsuste mõistmine aitab seada sobivaid ootusi ja võimaldab meeskondadel tehisintellekti tõhusalt kasutada.
Eduka tehisintellekti testimise kasutuselevõtu võti peitub tasakaalustatud vaatenurgas. Alusta realistlikest eesmärkidest, investeeri aega korralikusse rakendamisse ja koolitusse ning vaata tehisintellekti pigem oma olemasolevate testimisvõimaluste täiustusena kui imerohuna. Nii toimides lood oma meeskonnale võimaluse lõigata tehisintellekti testimisest tõelist kasu, vältides samal ajal ebareaalsete ootuste lõkse.
seotud Martech Zone sisu
