任子恒 李昕昕 龔勛

摘要：針對(duì)人工智能的應(yīng)用于特點(diǎn)做出分析。認(rèn)為人工智能有著非常強(qiáng)大的功能以及良好的發(fā)展趨勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上展開對(duì)人工智能在軟件測(cè)試領(lǐng)域應(yīng)用的討論。主要涉及了人工智能在軟件測(cè)試上應(yīng)用的方法以及特點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)，并探討了目前人工智能在軟件測(cè)試領(lǐng)域所存在的問題與挑戰(zhàn)。預(yù)測(cè)人工智能在軟件測(cè)試應(yīng)用上的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞： 人工智能；游戲測(cè)試；性能測(cè)試；兼容性測(cè)試；專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）29-0218-02

1引言

人工智能作為當(dāng)下最熱門的新型前沿性技術(shù)科學(xué)，被廣泛的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。從眾所周知的AlphaGo，到我們的各種移動(dòng)智能終端，人工智能的應(yīng)用無處不在。軟件測(cè)試作為軟件工程質(zhì)量保證的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，從最初的手工測(cè)試到自動(dòng)化測(cè)試再到云測(cè)試，其智能化的腳步也越來越快。本文將針對(duì)人工智能在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、前景以及面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行分析，并給出合理的建議。

2人工智 能與軟件測(cè)試

2.1 人工智能簡(jiǎn)述

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，是一門正在發(fā)展中的綜合性的前沿學(xué)科，它是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，并用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的一門新的技術(shù)科學(xué)，是在計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、數(shù)學(xué)、心理學(xué)等多種學(xué)科相互綜合、相互滲透的基礎(chǔ)上發(fā)展 起來的一門新興邊緣學(xué)科[1]。目前，人工智能被實(shí)際應(yīng)用于計(jì)算、設(shè)計(jì)、醫(yī)療、安全等多個(gè)領(lǐng)域，可以出色的完成各種復(fù)雜的單一任務(wù)。上述應(yīng)用我們稱之為弱人工智能。

2.2軟件測(cè)試簡(jiǎn)述

軟件測(cè)試就是在軟件投入運(yùn)行前，對(duì)軟件需求分析、設(shè)計(jì)規(guī)格說明和編碼的最終審查， 是軟件質(zhì)量保證的關(guān)鍵步驟。 如果給軟件測(cè)試下定義，可以這樣講：軟件測(cè)試是為了發(fā) 現(xiàn)錯(cuò)誤而執(zhí)行程序的過程。 或者說，軟件測(cè)試是根據(jù)軟件開 發(fā)各階段的規(guī)格說明和程序的內(nèi)部結(jié)構(gòu)而精心設(shè)計(jì)一批測(cè) 試用例（即輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期的結(jié)果），并利用這些測(cè)試用例去 運(yùn)行程序，以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的過程[2，3]。通過需求分析與系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)，由人或者機(jī)器來編寫出特定的測(cè)試用例，以此為輸入數(shù)據(jù)，執(zhí)行被測(cè)程序檢查的過程。傳統(tǒng)軟件測(cè)試通常是由人來執(zhí)行測(cè)試用例的編寫、執(zhí)行、分析等各項(xiàng)工作，稱之為手工測(cè)試。隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的自動(dòng)化測(cè)試工具可以更好的輔助人來完成上述工作。因此我們將利用自動(dòng)化測(cè)試工具進(jìn)行測(cè)試的過程稱之為自動(dòng)化測(cè)試。但是現(xiàn)階段的自動(dòng)化測(cè)試仍停留在輔助測(cè)試階段，無法獨(dú)立的完成某一完整的測(cè)試流程。因此我們希望引入人工智能幫助軟件測(cè)試更好的實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化。

2.3人工智能在軟件測(cè)試中的運(yùn)用

在軟件測(cè)試整個(gè)過程中，測(cè)試用例起著決定性的作用。在以是為了發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤進(jìn)而執(zhí)行程序的軟件測(cè)試中，測(cè)試用例的編寫是能否發(fā)現(xiàn)程序漏洞或錯(cuò)誤的關(guān)鍵。在以各種自動(dòng)化測(cè)試工具蓬勃發(fā)展的今天，除了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)測(cè)試能夠靠電腦自動(dòng)生成來完成，復(fù)雜測(cè)試用例的編寫仍舊由人作為主導(dǎo)。而自動(dòng)化測(cè)試工具只能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的將人所編寫的測(cè)試用例輸出來執(zhí)行程序并得出執(zhí)行結(jié)果。作為人工智能在軟件測(cè)試中的應(yīng)用，其目的便是代替人來編寫出更多的有效的測(cè)試用例，從而發(fā)現(xiàn)程序中的錯(cuò)誤?；诖?，我們希望通過運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的理論，由測(cè)試人員提供大量的輸入和輸出數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI，最終由AI學(xué)會(huì)根據(jù)特定需求去自動(dòng)生成測(cè)試用例、執(zhí)行測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析。這將大大減少人工測(cè)試工作量，大幅提高工作效率。

目前人工智能已經(jīng)在軟件測(cè)試的某些特定領(lǐng)域有了實(shí)際應(yīng)用，比如游戲測(cè)試、性能能測(cè)試、兼容性測(cè)試等。

2.3.1人工智能在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能在游戲測(cè)試中，通常用于各種游戲分支情況的測(cè)試以及游戲數(shù)據(jù)的收集。例如，通過AI去創(chuàng)建不同的游戲角色，執(zhí)行不同的分支操作，來檢測(cè)游戲功能的正確性。這樣不僅可以大大減少測(cè)試人員對(duì)于游戲測(cè)試大量而重復(fù)的工作量，而且能夠做到在同一時(shí)間建立多個(gè)AI來進(jìn)行多個(gè)角色的活動(dòng)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)多人游戲的游戲測(cè)試，大大節(jié)約了成本。根據(jù)深度學(xué)習(xí)的理論，應(yīng)用了AI的游戲測(cè)試還可以利用AI在測(cè)試過程中不斷收集數(shù)據(jù)反復(fù)學(xué)習(xí)、更新，達(dá)到自我修正的目的。最終可以使游戲具有更完善的功能和更穩(wěn)定的效果。

2.3.2人工智能在大型工程中的應(yīng)用

除了常規(guī)的軟件測(cè)試以外，人工智能還可以應(yīng)用于大型工程項(xiàng)目的測(cè)試中。通過計(jì)算機(jī)龐大的計(jì)算能力以及精確性的特質(zhì)，能夠大大的提高工程質(zhì)量，從而減少以人為主導(dǎo)所編寫的測(cè)試用例的失誤與不精確性。例如在航天工程中，運(yùn)用專家系統(tǒng)，來使AI具備大量的航天領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，從而使AI模擬航空專家來進(jìn)行測(cè)試用例的編寫。避免因?yàn)闇y(cè)試人員專業(yè)知識(shí)不熟練所導(dǎo)致的各種問題。

2.3.3人工智能在性能測(cè)試方面的應(yīng)用

軟件的性能包括很多內(nèi)容，如軟件對(duì)用戶操作的響應(yīng)時(shí)間、軟件長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)行的穩(wěn)定性、軟件最多支持的并發(fā)用戶數(shù)、系統(tǒng)最大的業(yè)務(wù)處理量等。軟件性能受運(yùn)行環(huán)境、業(yè)務(wù)情況、用戶使用情況等多種因素的影響。軟件性能測(cè)試主要是通過自動(dòng)化的測(cè)試工具模擬多種正常、峰值以及異常負(fù)載條件來確定系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)而進(jìn)行的一種測(cè)試[4]。以移動(dòng)應(yīng)用性能為例，任何一款線上的移動(dòng)應(yīng)用，如果出現(xiàn)了性能問題，例如應(yīng)用使用過程中的黑屏、閃退、無響應(yīng)、耗電等，都會(huì)導(dǎo)致大量的負(fù)面反饋，從而影響用戶的使用體驗(yàn)，給廠家造成嚴(yán)重的損傷。

從性能測(cè)試的原理來看，任意一種性能測(cè)試，其實(shí)現(xiàn)原理均包括如下幾點(diǎn)：

1） 用戶行為模擬；

2） 性能指標(biāo)監(jiān)控；

3） 性能調(diào)優(yōu)。

從上述幾點(diǎn)我們不難看出，由于性能測(cè)試通常是大數(shù)據(jù)量的反復(fù)、長(zhǎng)期測(cè)試，在人工審查方面，難免會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。結(jié)合人工智能的圖像識(shí)別與AI訓(xùn)練技術(shù)能夠更好的監(jiān)控和記錄的測(cè)試過程中的數(shù)據(jù)、表格及圖像，并且能夠快速的分析軟件中所存在的性能問題以及程序缺陷。因此目前人工智能已經(jīng)在性能測(cè)試方面有了較多應(yīng)用，如騰訊的UPA（Unity Performance Analysis），就是一運(yùn)用人工智能中圖像識(shí)別技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的性能優(yōu)化工具。

2.3.4人工智能在兼容性方面的應(yīng)用

軟件兼容性測(cè)試主要是不同操作系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)庫和不同瀏覽器環(huán)境測(cè)試軟件兼容性。由于需要大量的不同類型的軟硬件環(huán)境，有關(guān)兼容性測(cè)試的實(shí)現(xiàn)往往依賴于相關(guān)的專業(yè)測(cè)試工具和云計(jì)算技術(shù)。以云計(jì)算技術(shù)下的云測(cè)試為例。兼容性測(cè)試是指利用云計(jì)算平臺(tái)的多種操作系統(tǒng)、多種數(shù)據(jù)庫和多種瀏覽器環(huán)境測(cè)試軟件兼容性[5]。與性能測(cè)試中人工智能的應(yīng)用大抵相同，相對(duì)于簡(jiǎn)單且需要在不同環(huán)境下執(zhí)行的相同的測(cè)試用例的編寫，人工智能更適合應(yīng)用于更加復(fù)雜的測(cè)試過程監(jiān)控以及結(jié)果分析上。例如通過計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理，能夠?qū)崟r(shí)的監(jiān)控軟件在各個(gè)測(cè)試環(huán)境下的運(yùn)行情況，并且能夠及時(shí)的進(jìn)行反饋。通過2D識(shí)別引擎，如人像識(shí)別，文字識(shí)別，圖像識(shí)別等能夠快速而準(zhǔn)確的分離和篩選出不符合測(cè)試目的的測(cè)試環(huán)境，從而更好的完成兼容性的測(cè)試。

2.4 人工智能在軟件測(cè)試運(yùn)用上的挑戰(zhàn)

伴隨人工智能在軟件測(cè)試應(yīng)用上的研究的深入，研究人員們也面臨著諸多挑戰(zhàn)。

1） 智能技術(shù)的挑戰(zhàn)：

要做到用人工智能完全替代人來進(jìn)行軟件測(cè)試，就需要人工智能具備強(qiáng)人工智能的基礎(chǔ)。而這一點(diǎn)在人工智能領(lǐng)域尚未解決。

2） 應(yīng)用范圍的局限：

由于現(xiàn)階段人工智能在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用較為單一，因此無法將人工智能大范圍應(yīng)用于軟件測(cè)試的各個(gè)領(lǐng)域。

3） 測(cè)試成本的限制：

由于人工智能的應(yīng)用成本較高，很難被眾多測(cè)試廠商接受。

綜上所述，我們發(fā)現(xiàn)純智能測(cè)試在測(cè)試效率、測(cè)試數(shù)據(jù)分析以及測(cè)試成本等方面，相較于人工測(cè)試和混合測(cè)試的優(yōu)勢(shì)還不明顯。

3結(jié)語

隨著測(cè)試技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)在軟件測(cè)試領(lǐng)域得以應(yīng)用。例如能夠自動(dòng)生成測(cè)試用例的系統(tǒng)bot。但是，要完全利用人工智來完成軟件測(cè)試卻還面臨諸多問題與挑戰(zhàn)。作者認(rèn)為這將是以后很長(zhǎng)一段時(shí)間軟件測(cè)試的研究熱點(diǎn)。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】