Tosca tester
Umelá inteligencia a testovanie softvéru
V tomto článku sa pozrieme na to, čo je umelá inteligencia (AI), ako funguje, jej využitie v dnešnom svete a hlavne jej významné prínosy v testovaní softvéru. Budeme sa zaoberať súčasným stavom AI a jej vplyvom na spoločnosť, ako aj jej budúcimi perspektívami.
AI – umelá inteligencia
V dnešnej dobe sme svedkami rýchleho technologického pokroku a jeho vplyvu na všetky aspekty našich životov. Jednou z najfascinujúcejších a najrýchlejšie sa rozvíjajúcich oblastí je umelá inteligencia, po anglicky A I – artificial intelligence. AI sa stala kľúčovým faktorom pre inovácie v mnohých odvetviach, od medicíny, priemyslu až po výskum a každodenný život. Jej schopnosť analyzovať dáta, rozpoznávať vzory a učiť sa z nich nám otvára nové možnosti a vytvára iné perspektívy.
Umelá inteligencia – definícia
A I – umelá inteligencia je oblasť informatiky a strojového učenia, ktorá sa zaoberá vytváraním a vývojom systémov a algoritmov, ktoré majú schopnosť simulovať a napodobňovať ľudskú inteligenciu. Cieľom umelej inteligencie je vytvoriť stroje a softvérové systémy, ktoré dokážu vykonávať úlohy, ktoré by normálne vykonávali ľudia, ako je napríklad rozpoznávanie obrazov, spracovanie jazyka, rozhodovanie, učenie sa a riešenie problémov.
Umelá inteligencia si zakladá na princípoch strojového učenia, kde sú strojové algoritmy a modely trénované na základe veľkého množstva dát a príkladov, aby sa naučili identifikovať vzory a prijímať rozhodnutia bez explicitného programovania. Tieto systémy môžu byť navrhnuté tak, aby sa samé vylepšovali a prispôsobovali novým situáciám a podmienkam.
Ako funguje umelá inteligencia (AI)?
AI pracuje na základe algoritmov, ktoré sú naprogramované na riešenie určitých úloh. Tieto algoritmy sú trénované na základe veľkého množstva dát, ktoré sa nazývajú trénovacie dáta. Čím viac trénovacích dát je k dispozícii, tým presnejšie bude AI riešiť danú úlohu. AI je schopná učiť sa a zlepšovať svoje výkony prostredníctvom interakcie so svojim prostredím.
Umelá inteligencia – využitie v testovaní softvéru
Testovanie softvéru je neoddeliteľnou súčasťou vývoja softvérových aplikácií. Zabezpečuje, že softvér funguje spoľahlivo, je bezchybný a splňuje požadované špecifikácie. V dnešnej dobe, keď rýchlo rastie komplexnosť a objem softvérových aplikácií, tradičné metódy testovania často narazia na obmedzenia. Tu nastupuje umelá inteligencia (AI) ako mocný nástroj, ktorý prináša nové možnosti optimalizácie a automatizácie testovacích procesov.
Optimalizácia testovacích scenárov a pokrytia: umelá inteligencia môže byť využitá na analýzu softvérového kódu a dát z predchádzajúcich testov, čo umožňuje identifikovať kritické oblasti a priorizovať testovacie scenáre. Algoritmy AI sú schopné analyzovať dáta, rozpoznávať vzory a odhaľovať potenciálne problémy. Týmto spôsobom sa zlepšuje efektivita testovacieho procesu a zvyšuje sa pokrytie testovania.
Generovanie testovacích dát: využitie umelej inteligencie umožňuje generovanie rozmanitých testovacích dát, ktoré simulujú rôzne vstupy a scenáre. Generovanie testovacích dát na základe algoritmov strojového učenia umožňuje lepšie pokrytie možných vstupov a zabezpečuje odhalenie skrytých chýb a nestabilít softvéru.
Detekcia a oprava chýb: umelá inteligencia môže byť využitá na detekciu chýb a problémov v softvéri. Napríklad, systémy AI môžu analyzovať logy a sledovať správanie softvéru v reálnom čase, aby identifikovali anomálie a predpovedali potenciálne chyby. Toto umožňuje rýchlu reakciu a opravu chýb, čo prispieva k výraznému zlepšeniu kvality softvéru.
Automatizácia testovacích procesov: umelá inteligencia je kľúčovým faktorom v automatizácii testovacích procesov. Systémy AI môžu byť trénované na automatické vykonávanie testov, vyhľadávanie a opravu chýb, generovanie správnych testovacích správ a monitorovanie výkonnosti softvéru. Týmto spôsobom je možné znížiť manuálnu prácu testovacích tímov a zvýšiť efektivitu a presnosť testovania. Automatizácia testovacích procesov tiež umožňuje opakované a systematické vykonávanie testov, čo výrazne skracuje časovú náročnosť testovacieho cyklu.
Prediktívne testovanie: umelá inteligencia môže byť využitá na predikciu potenciálnych problémov a chýb v softvéri ešte pred ich vznikom. Na základe analýzy historických dát a vzorov je možné identifikovať kritické body a navrhnúť preventívne opatrenia, aby sa minimalizovali riziká vznikajúcich chýb. Prediktívne testovanie umožňuje vývojárom a testovacím tímom prijať proaktívne opatrenia a zabezpečiť vyššiu kvalitu softvéru.
Testovanie výkonu: umelá inteligencia dokáže simulovať reálne správanie používateľov a testovať výkonnosť systému pri rôznych podmienkach zaťaženia. Generovaním realistických testovacích údajov a spúšťaním simulácií môže AI identifikovať napríklad prípad, keď biznis požiadavky presahujú možnosti vývojárov, problémy so škálovateľnosťou a obmedzenia zdrojov, čo umožňuje proaktívnu optimalizáciu výkonu.
Nepretržité testovanie a DevOps: AI môže podporovať nepretržité testovanie a integráciu prostredníctvom bezproblémovej integrácie s nástrojmi a pracovnými postupmi DevOps. Môže poskytovať spätnú väzbu v reálnom čase o výsledkoch testovania, metrikách kvality a výkonnosti, čo umožňuje tímom dodávať vysokokvalitný softvér rýchlym tempom.
Inteligentná prioritizácia testov: algoritmy umelej inteligencie môžu analyzovať zmeny kódu, historické údaje o chybách a pokrytie testov s cieľom určiť priority testov na základe ich vplyvu a rizika. Tým sa zabezpečí, že kritické funkcie a vysoko rizikové oblasti budú dôkladne otestované, čo ušetrí čas a úsilie tým, že sa sústredí na najdôležitejšie testy.
Adaptívna údržba testov: s vývojom softvéru je potrebné aktualizovať testovacie skripty, aby sa prispôsobili zmenám v aplikácii. Umelá inteligencia dokáže analyzovať zmeny v kóde a automaticky upravovať testovacie skripty, čím znižuje manuálne úsilie potrebné na údržbu testov a zvyšuje odolnosť automatizácie testov.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): na automatizáciu generovania testovacích prípadov z požiadaviek v prirodzenom jazyku možno využiť schopnosti NLP umelej inteligencie. Pochopením a interpretáciou textových požiadaviek môžu algoritmy AI generovať testovacie scenáre a zabezpečiť správne pokrytie testov, čím preklenú priepasť medzi obchodnými požiadavkami a testovaním.
Pomoc pri prieskumnom testovaní: AI môže pomáhať testerom počas prieskumných testovacích relácií poskytovaním poznatkov, navrhovaním nápadov na testovanie a identifikáciou potenciálnych oblastí záujmu. Analýzou interakcií používateľov v reálnom čase môže AI ponúkať usmernenia a odporúčania, čím zvyšuje účinnosť prieskumného testovania.
Virtuálne testovacie prostredia: virtualizačné technológie na báze AI umožňujú vytvárať virtuálne testovacie prostredia, ktoré kopírujú komplexné a rôznorodé scenáre reálneho sveta. Tieto virtuálne prostredia umožňujú škálovateľné a nákladovo efektívne testovanie aplikácií v rôznych sieťových podmienkach, konfiguráciách zariadení a kontextoch používateľov.
Spolupráca medzi umelou inteligenciou a ľudskými odborníkmi vytvára silnú kombináciu, ktorá posilňuje schopnosť odhaliť chyby a zabezpečiť vysokú kvalitu softvéru. Napriek výhodám AI v testovaní softvéru je však stále dôležité mať v tíme skúsených testovacích odborníkov, ktorí môžu poskytnúť kontext, odborné vedenie a záverečnú kontrolu softvéru z pohľadu koncového používateľa.
Populárne nástroje AI na testovanie softvéru
Úspech nástroja pre testovanie softvéru založeného na umelej inteligencii možno určiť podľa toho, do akej miery zjednodušuje úlohy testera vďaka veciam, ako sú :
- Vlastnosti a funkčnosť: Mal by podporovať vaše požiadavky na automatizáciu týkajúce sa vývoja aplikácií a zabezpečenia kvality.
- Hodnota: Mal by byť ocenený na základe funkcií, schopností a prípadov použitia, ktoré poskytuje. Mal by generovať rýchlejšiu návratnosť investícií tým, že pomáha pri rýchlom vývoji produktov.
- Použiteľnosť: Mal by vyžadovať optimálne programátorské zručnosti a mal by byť ľahko naučiteľný. Najlepšie nástroje majú dobrú technickú podporu, používateľskú podporu, návody a školenia.
- Používateľské rozhranie (UI): Musí byť čisté a intuitívne.
- Integrácie: Najlepšie nástroje sa dajú ľahko prepojiť s inými nástrojmi a zásuvnými modulmi. Hľadajte nástroje s vopred pripravenými integráciami, ktoré sa integrujú s nástrojmi na sledovanie chýb (napr. JIRA) a podporujú rôzne operačné systémy a prehliadače (napr. Internet Explorer, Google Chrome, Safari, Firefox).
- Dokumentácia: Musia mať jasný a spoľahlivý proces dokumentácie s ľahko vyhľadateľnými a exportovateľnými výsledkami testov.
- Jazyky skriptov: Nástroj by mal podporovať rôzne populárne skriptovacie jazyky alebo sa špecializovať a ísť pomerne hlboko v jednom skriptovacom jazyku.
- Kontrola verzií: Testovanie softvéru sa musí vykonávať na viacerých súboroch naraz. Nástroj by mal uchovávať a zobrazovať históriu údajov, aby sa v prípade potreby dalo vrátiť k lokálnym zmenám.
- Testovacie príkazy: Nástroj by mal podporovať niekoľko testovacích príkazov a umožniť používateľom pridávať, meniť a testovať príkazy podľa potreby.
- Testovacie scenáre: Softvér by mal podporovať rôzne testovacie scenáre vrátane testovania výkonnosti.
Technologický priestor je zaplavený množstvom rôznych nástrojov na zabezpečenie kvality založených na umelej inteligencii – všetky majú svoje vlastné jedinečné funkcie. Tu je stručný prehľad štyroch najpopulárnejších nástrojov AI používaných pri zabezpečovaní kvality softvéru.
TestCraft
TestCraft je platforma pre automatizáciu testovania na báze umelej inteligencie pre regresné a kontinuálne testovanie, ktorá využíva Selenium. Používa sa aj na monitorovanie webových aplikácií. QA testeri môžu vizuálne vytvárať automatizované testy založené na Selenium pomocou rozhrania drag and drop a spúšťať ich vo viacerých prehliadačoch a pracovných prostrediach súčasne. Tento testovací model uľahčuje opakované použitie testovacích krokov a aplikovanie zmien podľa potreby.
Akákoľvek zmena testovacieho kroku sa automaticky uplatní na všetky ostatné scenáre, ktoré ho používajú, čím sa výrazne skráti čas údržby testov. Taktiež umožňuje platforme prekonať zmeny, ako je napríklad zväčšené tlačidlo registrácie alebo formulár, ktorý sa presunul na iné miesto, a zabrániť zbytočnému prerušeniu testu. To pomáha výrazne skrátiť čas údržby testov.
Testim
Testim je platforma na testovanie softvéru založená na umelej inteligencii, ktorá používateľom umožňuje vytvárať odolné end-to-end testy, ktoré sú buď kódované, alebo nekódované, prípadne oboje.
Úspech a popularita Testimu spočíva v jeho originálnom cyklickom modeli. Inteligentné lokátory umožňujú viacerým používateľom/tímom pracovať na jednej aplikácii tým, že umožňujú používateľom vybrať a zmeniť konkrétnu položku. Ak sa teda prvok zmení, ale stále funguje, Smart Locators ho nájdu a zabránia zlyhaniu testu.
Testim obsahuje aj dynamické lokátory, ktoré používajú viaceré atribúty prvku na jeho lokalizáciu na stránke. Takto sa dá prvok úspešne lokalizovať aj v prípade, že sa zmení jeden atribút, a to pomocou ostatných atribútov, ktoré už umelá inteligencia extrahovala z DOM. Kroky sa dajú zoskupovať a opakovane používať. Je možné zadefinovať konfigurácia kroku alebo skupiny krokov, ktoré sa majú spustiť (alebo preskočiť), ak sú splnené (alebo nie sú splnené) určité podmienky.
Aplitools
Applitools je najlepší nástroj pre aplikácie zahŕňajúce vizuálne testovanie. V aplikáciách vyhľadáva vizuálne chyby a zabezpečuje, aby sa žiadne vizuálne prvky neprekrývali, neboli neviditeľné alebo mimo stránky, prípadne aby sa neobjavili nové neočakávané prvky. Tradičné funkčné testy nemôžu vykonávať tieto úlohy.
Funkcia Applitools Eyes skenuje obrazovky aplikácie a analyzuje ich ako človek, ale s výkonom stroja. Zachytí podstatné rozdiely a identifikuje/ignoruje tie, ktoré nie sú. Pomáha to najmä v oblastiach DevOps, digitálnej transformácie, manuálnej kontroly kvality, inžinierstva a ďalších. Jej technológia Visual AI dokáže automaticky zisťovať vizuálne rozdiely a nekonzistentnosti používateľského rozhrania na rôznych platformách, v rôznych prehliadačoch a pri rôznych veľkostiach obrazovky, čo umožňuje efektívne vizuálne testovanie webových a mobilných aplikácií.
Functionize
Functionize je komplexný nástroj na vytváranie, vykonávanie, údržbu a analýzu testov s funkciami pre funkčné, vizuálne, výkonnostné a záťažové testovanie. Strojové učenie a umelá inteligencia urýchľuje vytváranie, diagnostiku a údržbu testov. Po vytvorení testov ich ML modely aktualizujú podľa toho, ako sa mení aplikácia, čím sa ušetrí zdĺhavé aktualizovanie/udržiavanie skriptov pre drobné zmeny používateľského rozhrania alebo štýlu.
Nástroj je rýchly, efektívny a ľahko sa používa. V priebehu niekoľkých minút spustí tisíce testov z mobilného alebo desktopového prehliadača. Pomocou kľúčových slov, ako je ‘otvoriť URL’, ‘vlož text’, ‘overiť’ atď., nástroj využíva „techniky automatizovaného vytvárania testov“ a ručne vytvorené testy na identifikáciu vstupov. Vizuálne testovanie založené na CV je uľahčené pomocou konvolučných neurónových sietí (CNN) a analytiky na hlásenie relevantných zmien. Poskytuje autonómne vykonávanie testov, samoopravné testy a pokročilú analytiku na efektívnu správu testov.
Tieto nástroje demonštrujú, ako sa umelá inteligencia (AI) uplatňuje pri automatizácii rôznych aspektov testovania softvéru, zlepšuje pokrytie testov a zvyšuje efektivitu testovania. Je dôležité posúdiť každý nástroj na základe konkrétnych požiadaviek na testovanie a zvážiť ich kompatibilitu s prostredím pre vývoj softvéru.
Umelá inteligencia a programovanie
Jednou z nových technológií v tejto AI a programovania je GitHub Copilot. Je to nástroj na vývoj softvéru na báze umelej inteligencie od spoločnosti OpenAI, ktorá vlastní aj webovú aplikáciu, ktorú všetci poznáme – Chatgpt. GitHub Copilot dokáže na základe kódu, ktorý píšete, automaticky navrhovať ďalší kód. Využíva na to veľké množstvo trénovacích dát a neurónových sietí, ktoré sú schopné naučiť sa programovať podobne ako človek. Prečítaj si viac v článku: Umelá inteligencia a programovanie – Github Copilot.
Pri programovaní umelou inteligenciou je dôležité mať znalosť algoritmov strojového učenia, neurónových sietí, rozhodovacích stromov a iných techník, ako aj porozumenie princípov dátového spracovania a analýzy. Je potrebné mať schopnosť navrhnúť a implementovať modely, vykonávať trénovanie na dátach a vyhodnocovať ich výkonnosť. Okrem toho, programovanie umelou inteligenciou zahŕňa aj prácu s knižnicami a frameworkami.
