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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一門(mén)集合了計算機科學(xué)、信息工程、心理學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科知識的研究領(lǐng)域,它旨在創(chuàng )建能夠執行通常需要人類(lèi)智能的任務(wù)的機器和軟件。

AI研究的核心是使機器能夠模擬、延伸和擴展人類(lèi)的認知能力,包括學(xué)習、推理、解決問(wèn)題、知覺(jué)、語(yǔ)言理解甚至情感等方面。

人工智能可分為四個(gè)層次或類(lèi)型,由簡(jiǎn)至繁分別是反應機器、有限記憶、心智理論和自我意識。這四個(gè)層次也可以劃分為【弱人工智能】和【強人工智能】?jì)深?lèi)。

弱人工智能是指那些專(zhuān)門(mén)設計用于完成特定任務(wù)的系統,比如語(yǔ)音識別、圖像識別或搜索引擎等。這些系統可能在其專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域表現出高超的技能水平,但它們沒(méi)有自我意識,無(wú)法進(jìn)行通用的智能活動(dòng)。

強人工智能是一種理論上的人工智能形式,它意味著(zhù)能夠展示出與人類(lèi)等同甚至超越人類(lèi)的智能,擁有自主意識以及解決各種未知問(wèn)題的能力。目前,強人工智能仍然是一個(gè)難以企及的目標。

人工智能作為一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域,正在深刻地改變著(zhù)我們與技術(shù)的交互方式,同時(shí)也在全方位重塑著(zhù)社會(huì )。隨著(zhù)研究的不斷深入和技術(shù)的日益進(jìn)步,人工智能的影響力還將持續擴大,為人類(lèi)社會(huì )帶來(lái)深遠的變革。

人工智能與測試的結合已經(jīng)成為當今測試行業(yè)最引人注目的技術(shù)方向。具體體現在以下幾個(gè)方面:
01
大語(yǔ)言模型(LLM)給我們提供了一個(gè)非常強大的人機交互方式,讓機器的語(yǔ)言理解能力追上了人類(lèi)?;旧峡梢灶A見(jiàn),一個(gè)會(huì )寫(xiě)代碼的超級智能體將會(huì )誕生,未來(lái)會(huì )幫我們實(shí)現比較大的效率提升。
02
測試用例自動(dòng)生成技術(shù)是通過(guò)轉化其他的輸入源比如har抓包數據、openapi接口規范、ui dom結構等數據到測試用例,實(shí)現測試用例的自動(dòng)生成。測試用例的數據化與生成技術(shù)可以讓測試人員擴大自己的能力邊界,實(shí)現更全面的測試體系構建,它是測試智能化的一個(gè)重要的技術(shù)。
03
傳統的軟件測試中,編寫(xiě)單元測試是一項耗時(shí)且繁瑣的工作。然而,借助人工智能,我們可以實(shí)現自動(dòng)生成單元測試的目標。通過(guò)分析代碼結構、函數調用關(guān)系和輸入輸出,AI可以智能地生成全面而有效的單元測試用例。
04
隨著(zhù)系統復雜性的增加,接口測試顯得尤為重要。人工智能在接口測試中的應用主要體現在對接口參數的智能化測試和異常處理的優(yōu)化。通過(guò)分析大量的接口調用數據,AI可以幫助測試團隊發(fā)現潛在的問(wèn)題并提供更加全面的測試覆蓋,從而增強系統的穩定性和可靠性。
05
人工智能可以對大量的測試結果與日志進(jìn)行深入分析,找出測試缺陷的模式與規律,產(chǎn)生測試報告與缺陷列表,幫助測試人員快速定位問(wèn)題。

自今年年初以來(lái),已有200多家科技公司裁員5萬(wàn)多人??萍脊鞠鳒p成本的舉措令華爾街歡呼,因為這將許多科技股推至創(chuàng )紀錄高位,人們樂(lè )觀(guān)地認為,控制支出加上人工智能帶來(lái)的效率提升將導致利潤上升。就連Openai的創(chuàng )始人也明確說(shuō)過(guò),人工智能會(huì )顯著(zhù)地影響就業(yè)。

不過(guò)盡管如此,人工智能(AI)對開(kāi)發(fā)與測試方向的影響,目前還可以持樂(lè )觀(guān)的態(tài)度。因為研發(fā)與測試本身具備復雜的領(lǐng)域知識與技術(shù)支持,人工智能一時(shí)仍然難以取代,更多是輔助提升。

在人工智能(AI)崛起的浪潮之下,未來(lái)哪些技術(shù)方向會(huì )成為新的“戰場(chǎng)”,這里有五點(diǎn)建議:
大模型提示詞工程

提示工程是人機關(guān)系中一個(gè)重要的組成部分,可確保我們能夠以自然和直觀(guān)的方式與人工智能系統進(jìn)行交流

大模型私有部署與微調技術(shù)

大模型私有部署與微調技術(shù)可以為用戶(hù)提供更加個(gè)性化的服務(wù),同時(shí)也可以保護用戶(hù)的隱私和數據安全

缺陷預測能力

缺陷預測通?;跀祿治龊蜋C器學(xué)習技術(shù)。通過(guò)收集和分析以往項目的數據,建立模型來(lái)預測缺陷的可能性

測試用例自動(dòng)生成能力

通過(guò)分析軟件的需求、設計、代碼或其他相關(guān)信息,使用算法和模型自動(dòng)生成測試用例。提高測試效率和質(zhì)量,減少人為錯誤,并確保測試覆蓋的完整性

領(lǐng)域建模與知識圖譜能力

讓人具備分析復雜領(lǐng)域并快速學(xué)習的能力。它可以幫助人們更好地組織和管理知識,提高知識的可用性和可重用性,支持更加智能和高效的應用

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