取代或转型？人工智能对软件测试的影响（内附工具推荐）

在当今快速发展的数字环境中，从移动App到基于Web的平台，软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，随着软件系统变得越来越复杂，如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。

这就是软件测试中的人工智能（AI）成为颠覆性技术的地方，它改变了软件测试的执行方式。

一、软件测试中的传统挑战

传统上，软件测试是一项耗费人力和时间的过程。测试团队一直依赖手动测试技术，即逐个执行测试用例并根据预期结果验证应用程序的行为。这种方法繁琐且容易出现人为错误，从而导致遗漏或忽略可能的缺陷。

此外，随着敏捷开发方法和持续交付实践的出现，对更快、更高效的测试方法的需求变得更加迫切。手动测试根本无法跟上快速的发布周期和现代软件应用程序日益增加的复杂性。

二、软件测试中的人工智能是什么？

在软件开发领域，人工智能测试已成为一种强大的方法，它采用机器学习、自然语言处理、大语言模型和计算机视觉等人工智能策略，改变了测试操作的方式。这些人工智能解决方案充分利用其从先前数据中学习、识别设计并得出明智结论的能力，从而自动化和丰富测试的各个部分。

从长远来看，这为软件质量确认带来了更高效、更富有成效的策略，确保交付高质量的产品。虽然人工智能测试提供了许多好处，但重要的是，人类测试人员仍然通过开发测试用例、分析结果和确保软件满足用户需求发挥关键作用。

人工智能在自动化测试中发挥着越来越重要的作用，以下是一些人工智能技术在自动化测试中的应用：

• 机器学习

机器学习可以用于测测试数据的分析和模式识别，帮助发现潜在的缺陷和问题。例如，可以使用机器学习算法来分析历史测试数据，识别模式并预测可能的缺陷或需要更彻底测试的区域。

• 自然语言处理（NLP）

NLP可以用于分析测试用例的文本描述，帮助自动生成测试脚本或识别重复的测试用例，从而减少人工工作。然而，执行这些测试用例仍然需要周密的监督。

• 计算机视觉

计算机视觉技术可以用于自动化测试中的图形用户界面测试。通过图像识别技术，可以模拟用户操作，验证应用程序的界面和功能。

• 深度学习

深度学习技术可以用于测试数据的分析和模式识别，帮助发现隐藏的缺陷和问题。例如，可以使用深度学习算法来识别异常行为或异常模式，以便及早发现问题。

三、用于测试自动化的AI测试工具和框架

已经出现了一些使用人工智能进行软件测试的工具和框架，为开发人员和QA团队提供了强大的自动化功能。以下是我为大家推荐的AI测试工具和框架：

1.Testsigma

Testsigma是一个基于云的、由人工智能驱动的测试自动化平台，允许用户创建和执行自动化测试而无需编写任何代码。它使用自然语言处理和机器学习。因此，它可以掌握用户需求，自动生成测试用例。此外，它还具有自我修复能力。因此，它可以适应应用程序的变化，减少测试维护。

2.Applitools

Applitools是最好的AI自动化工具之一，它利用AI和计算机视觉进行视觉测试。它将应用程序屏幕截图与基线进行比较，自动识别视觉缺陷。这确保了一致、可靠的跨平台用户体验。

3.Katalon Studio

Katalon Studio集成了广泛的测试自动化功能。此AI测试自动化解决方案包含支持测试生成、执行和审查的AI技术。跨框架支持涵盖Selenium、Appium等。值得注意的功能包括自修复测试、自动测试创建和AI支持的对象识别。

4.Selenium

Selenium是一个开源测试自动化框架，也是最好的Web应用程序软件测试工具之一。它提供跨不同浏览器和平台的测试自动化功能，既可以在本地进行，也可以通过Selenium Grid进行分布式测试。Selenium通过WebDriver绑定支持多种语言，并提供Selenium IDE等功能用于记录和回放。它旨在实现Web测试自动化，并在不同环境中扩展/分发脚本。

5.Digital.ai

Digital.ai持续测试是一种可扩展的Web和移动测试解决方案，可以大幅扩展测试覆盖范围并帮助组织做出数据驱动的选择。此AI测试解决方案可帮助测试团队广泛执行功能、性能和可访问性场景，并结合简化的AI测试创建，允许任何团队成员自动生成测试脚本。

6.ZTF

目前市面上的自动化测试框架主要分为单元测试框架和某种领域的自动化测试框架，这些框架往往与各个语言绑定，需要将这些自动化测试框架的测试脚本统一管理起来，ZTF自动化测试框架由此被开发出来。ZTF聚焦于自动化测试的管理功能，提供了自动化测试脚本的定义、管理、驱动、执行结果的回传、Bug的创建以及和其他自动化测框架的集成。

ZTF解决如下问题：

用例信息的管理；

测试脚本的执行；

测试结果的比对；

缺陷Bug的提交。

ZTF具有语法简单、跨平台、跨语言、跨框架、工程化、跨场景的特点，可很好地驱动8种单元测试框架、3种自动化测试框架来执行测试，并把最终结果回传给禅道，进行统一的报告展示，打通了项目管理和持续集成工具之间的沟壑，贯穿持续集成、持续测试、持续部署等DevOps生命周期的不同阶段.

7.ZenData

与前面的自动化测试框架不同，ZenData并不是测试框架，而是辅助自动化测试的工具。现在的自动化测试面临大规模、工程化的挑战，其中最重要的一环是测试数据的灵活、大规模的管理。

ZenData以数据生成和数据解析两大功能，成为可以通用的测试数据生成工具。ZenData通过定义简单的字段取值列表、前缀后缀等配置，即可实现测试数据维护的目的。它简洁、高效、灵活，是做单元测试、接口测试、功能自动化测试、性能测试、压力测试、打桩mock的有力帮手。

Zendata特性：

不懂代码也可以使用，轻松上手；

数据格式完全自定义，无任何限制；

一键生成百万条数据，毫无压力。

ZenData可以用于手工测试场景下面测试数据的准备，也可以用于自动化测试脚本里面的数据生成和解析，还可以一键生成海量数据用于性能和压力测试，是助力自动化测试的通用数据生成利器！

四、写在最后

AI与软件测试的整合具有变革性。通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉，开发人员和测试人员可以提高测试效率、准确性和可靠性。但是，AI模型需要大量高质量的数据集进行训练。

测试现实世界中的极端情况很困难，而且围绕偏见和透明度的道德问题也十分突出。尽管如此，人工智能有望自动执行重复性任务、生成测试数据、尽早发现缺陷等等。AI可以通过深思熟虑地实施来探索全球开发人员的测试改进。

通过人工智能驱动的测试自动化、测试用例生成、执行和分析，团队可以实现更高的测试覆盖率、更快的上市时间和更好的用户体验。此外，人工智能测试解决方案的自我修复能力可以减少手动测试维护需求。这释放了宝贵的资源，使团队能够更加专注于战略任务。

随着人工智能技术的不断发展，其对软件测试的影响只会越来越大，为自主测试、预测分析和智能编排打开大门。虽然软件测试和人工智能技术结合起来不会完全取代人类测试人员，但无疑会增强和提高他们的能力，从而更高效、更有效地交付优质软件产品。

总而言之，人工智能对软件测试的影响是深远的。采用这项技术的组织将满足日益增长的开发需求并确保质量标准。然而，实施过程中仍然存在挑战。