阿里妹導(dǎo)讀：近幾年人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等詞漫天遍地，似乎有一種無AI，無研發(fā)，無AI，無測試的感覺。有人說：不帶上“智能”二字，都不好意思說自己是創(chuàng)新。我們先暫且不評論對錯，只探討這背后值得我們思考的問題。

在測試領(lǐng)域，人工智能和測試是什么關(guān)系？為什么測試領(lǐng)域會談及人工智能？如果測試工程師不懂AI，是否有未來，測試人員該如何看待“AI測試”？帶著這些問題，阿里高級測試開發(fā)專家汪維希望借此和大家做一些交流和探討。

測試發(fā)展變革史

借用一幅圖先讓我們快速來回溯一下測試變革所經(jīng)歷的幾個不同的時期，從最早期的純手工測試，隨著整個IT技術(shù)的發(fā)展，測試也歷經(jīng)了不少的變革，每一次變革我們不難發(fā)現(xiàn)側(cè)重點都有所不同。

從最初的驗證軟件的可工作狀態(tài)，到強(qiáng)調(diào)釋放生產(chǎn)力的自動化訴求，從封閉式的自動化能力到基于社區(qū)模式的開放式能力建設(shè)，再到從更加全面的研發(fā)流程體系來構(gòu)建的持續(xù)集成的自動化能力，我們不難發(fā)現(xiàn)每次變革背后似乎都有一個核心詞在推動，那就是“效率”。但這個效率又有所不同，就是不同階段對于效率在逐漸從單點效率往系統(tǒng)性效率邁進(jìn)。

如果我們認(rèn)為前邊四個階段都是基于規(guī)則為核心的測試，而未來則會打破這種模式，推動這個核心改變的模式可能主要來源兩個方面，第一是研發(fā)技術(shù)的升級，第二是研發(fā)模式的更加敏捷和分布式開發(fā)，這兩者都打破了以規(guī)則為核心的測試?yán)砟睢?/p>

因為我們可能面對更多的研發(fā)人員，更復(fù)雜的研發(fā)場景，更復(fù)雜多變的應(yīng)用系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上便催生了對于軟件測試新的思考，那便是如何讓軟件測試變得更加的“Smart”，這便是我們正在經(jīng)歷的時代，不過很不幸的是，我們可能大多數(shù)情況下測試還不夠“Smart”，很有可能我們在某些情況下我們還處于“1980-1990”的時代，我想這也是測試人員之痛。

圖片來源：https://becominghuman.ai/ai-in-testing-the-third-wave-of-automation-cfdd43f55d9c

如今測試發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)

對于軟件測試而言，其實互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和興起對軟件測試的發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)，這不得不從本質(zhì)問題說起，相對互聯(lián)網(wǎng)時代之前的傳統(tǒng)IT時代，軟件通常研發(fā)周期較長，軟件功能龐大，軟件更新頻率較低，軟件是作為支撐企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的配套設(shè)施，之所以叫配套設(shè)施，也就是對于企業(yè)而言及時沒有這個配套設(shè)施，業(yè)務(wù)發(fā)展依然可以進(jìn)行，無非是管理效率可能會受到一些影響，而互聯(lián)網(wǎng)時代，其本質(zhì)上軟件本身就是企業(yè)的商業(yè)模式的核心能力，不再僅僅是一個配套設(shè)施，而是核心設(shè)施，核心能力，其直接決定了在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境中是否具備核心競爭力。

因此對于軟件無論是在研發(fā)模式、交付模式上都提出了更高、更快的要求，“敏捷”研發(fā)思想和模式應(yīng)運而生，敏捷的本質(zhì)是為了獲得更快的Go To Market的能力，從而讓企業(yè)能獲得更快的商機(jī)，在敏捷模式下，本身是一種好事，這種模式下需要軟件更快的交付能力，而不是等著專業(yè)的軟件測試人員慢吞吞的進(jìn)行功能驗證。

如果不是等著專業(yè)的軟件測試人員進(jìn)行測試，那還能誰來參與測試？開發(fā)人員？但是開發(fā)人員測試自己的軟件還并沒有成為主流，大多數(shù)開發(fā)人員不會寫測試來測試自己的代碼，他們選擇手工測試或者等待專業(yè)的測試人員來測試他們的軟件，從而保證軟件可正確運行。

這正是測試面臨的挑戰(zhàn)，如何能讓研發(fā)能參與測試？很不幸的是，目前AI在此領(lǐng)域還不能幫助太多，但也并非完全不能做什么，在理解這個問題之前，我覺得有一個很好的問題，就是我們不妨來思考一下自動化測試的6個層次與人工智能的關(guān)系。

人工智能測試的六個層次

什么是自動化測試的6個層次？這6個層次是我目前看到的對于AI和自動化測試相對清晰的一個抽象，先簡單介紹一下這6個層次的來源，這是由Applitools 的高級架構(gòu)師 Gil Tayar在 Craft Conference 2018上介紹他們?nèi)绾螌?AI 技術(shù)應(yīng)用到自動化測試的內(nèi)容中提到的6個層次，分別為：

層次一：完全沒有自動，你需要自己寫測試！

層次二：駕駛輔助——AI 可以查看到頁面，幫助你寫出斷言。你還是要自己寫“驅(qū)動”應(yīng)用程序的代碼，但是 AI 可以檢查頁面，并確保頁面中的期望值是正確的。在這種模式下，軟件測試工程師需要自己用傳統(tǒng)技術(shù)解決流程驅(qū)動的問題，但無需在腳本中做Expectation的校驗或者無需用腳本方式寫Check Point，而把校驗的工作交由AI來完成，AI技術(shù)在此過程中核心起到輔助的作用。

層次三：部分自動化——雖然能分辨實際頁面和期望值的區(qū)別這一點已經(jīng)很好了，但是第二層次的 AI 需要有更深層的理解。比如說，如果所有頁面都有相同的變更，AI 需要認(rèn)識到這是相同的頁面，并向我們展示出這些變更。進(jìn)一步來說，AI 需要查看頁面的布局和內(nèi)容，將每個變更分類為內(nèi)容變更或是布局變更。如果我們要測試響應(yīng)式 web 網(wǎng)站，這會非常有幫助，即使布局有細(xì)微變更，內(nèi)容也應(yīng)該是相同的。這是 Applitools Eyes 這樣的工具所處的層次。在這種模式下，AI逐漸具備了貫穿上下文的能力，如果相對層次二而言，層次二停留在”點“上，層次三模式下的AI已經(jīng)具備了”線“的輔助能力。

層次四：條件自動化——在第三層，軟件中檢測的問題和變更仍然需要人來審查。第三層的 AI 可以幫助我們分析變更，但不能僅僅通過查看頁面判斷頁面是否正確，需要和期望值進(jìn)行對比才能判斷。但是第四層的 AI 可以做到這一方面，甚至更多其他方面，因為它會使用到機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。

比如說，第四層的 AI 可以從可視化角度查看頁面，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計規(guī)則，例如對齊、空格、顏色和字體使用以及布局規(guī)則，判斷設(shè)計是否過關(guān)。AI 也能查看頁面的內(nèi)容，基于相同頁面之前的視圖，在沒有人工干預(yù)的情況下，判斷內(nèi)容是否合理。在這種模式下，AI逐漸具備了自我學(xué)習(xí)的能力，能從”面“上進(jìn)行輔助自動化，但這實現(xiàn)起來非常的困難，目前相對不夠成熟。

層次五：高度自動化——直到現(xiàn)在，所有 AI 都只是在自動化地進(jìn)行檢查。盡管使用自動化軟件，還是需要手動啟動測試，需要點擊鏈接，而第五層的 AI 可以自動啟動測試本身。AI 將通過觀察啟動應(yīng)用程序的真實用戶的行為，理解如何自己啟動測試。這層的 AI 可以編寫測試，可以通過檢查點來測試頁面。

但這不是終點，它還需觀察人的行為，偶爾需要聽從測試人員的指令。在這種模式下，相對前邊的幾種層次，這個層次的AI已經(jīng)擺脫了人工”驅(qū)動“的模式，核心改變就是從人工”驅(qū)動“發(fā)展為”AI“驅(qū)動，如果說前邊幾種模式還需要測試人員編寫流程驅(qū)動腳本，而在這種模式下，測試人員將擺脫這一束縛。

層次六：完全自動化——我必須承認(rèn)，這個層次有點恐怖。這個層次的 AI 可以和產(chǎn)品經(jīng)理“交流”，理解產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，自己寫測試，不需要人的幫助。這種模式可能是我們所希望追求的最高境界，或許發(fā)展到這個階段，測試這個崗位需要重新被定義。

小結(jié)

在我看來AI技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該是測試人員需要重點關(guān)注的領(lǐng)域，我們往往會因為有些技術(shù)可能當(dāng)下并不成熟，或者當(dāng)下并沒有很好的落地場景，從而忽略對未來技術(shù)的關(guān)注度，在測試領(lǐng)域?qū)τ贏I的探索也是如此，同時不難發(fā)現(xiàn)在業(yè)界其實已經(jīng)有非常多的公司已經(jīng)在自己的商業(yè)化解決方案中注入了AI能力，這種趨勢也是值得我們持續(xù)關(guān)注，最后我個人比較推薦在AI領(lǐng)域的落地和時間可以嘗試從本文提到的6個層次模型中去由淺入深的探索，這有利于在AI和測試的道路上有層次的循序漸進(jìn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能测试是什么意思_测试工程师必须懂这些的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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