人工智能代替软件测试工作?还差得远!
文/水哥
AI已成为人类生活生产中随处可见的事物,如今各行各业的AI都在蓬勃发展。也有各种消息不断刷新着AI的“智能”高度,比如AI能写小说啦,AI已经可以编程啦等等。不久前有人在网上提问AI替代软件测试工作还有几年?想必这是个测试员小哥吧。我们试着从AI当下的“智能水平”现状来分析回答这个问题。
人工智能替代软件测试工作的可能性,这个问题要区别对待。
软件测试是一个并不小的范畴,作为软件工程以及信息系统项目管理中质量管理下的一个部分,或是说,作为软件开发周期的一个环节,软件测试工作有其相对的完整性、复杂性、特殊性和流程性。
如果说,AI能不能代替软件测试中的某一方法、某一个例,或者某个小部分,那么完全可以认为,现有的人工智能技术已经达到了这样的水平,而且也有不少的开发团队、研发组织已在软件测试工作中运用了AI。
如果说,AI能不能代替软件测试的全过程(在整个项目周期中),我们认为是目前做不到的,而且今后十年内都难以企及。
人工智能是继移动互联之后与云计算、边缘计算、虚拟/增强现实并列的下一个技术革新风口。前些年的概念热炒把人工智能的历史进程人为拔高了过多,以至于现实中冒出许多不切实际的观点,这些观点肯定人工智能对人类劳作的强替代性,认为许多工作与技能岗位将被AI所占有。这种观点盲目地排斥了现代职业体系中人的作用,缺乏系统性的辩证思维。
事实上,从人工智能的历史发展进程来看,其本身的演进方向一直是强化对人智的辅助作用,而非完全取代人智,这在学术界早已是共识。
近些年来,人工神经网络领域的深度学习发展迅猛,加之业界巨头、机构、市场的助推,AI训练市场飞速崛起。也就是说,目前人工智能最前沿以及落地前线的几乎所有成果,多与此有关。在软件测试中运用的AI也不例外。
软件测试是促进软件开发正确、完整、安全和质量的过程,已保证结果的可靠性、稳定性、轻便性、易于维护、以及实用性。按照进程测试有Alpha测试、Beta测试、缺陷测试等;按照方法则可分为黑盒测试、白盒测试、压力测试与性能测试等;按照阶段可分为单元测试、集成测试、系统测试和回归测试。
当前的人工智能能够企及的地方,包括黑盒测试、单元测试、回归测试等等,但其结果只能作为测试员判断的依据或是参考,起到一个辅助的作用。也就是说,AI还做不到“无人化”的参与效果。虽然并行计算与分布式计算给我们带来了可靠的算力支撑,但目前的瓶颈是缺乏有效的建模。
为什么说十年之内AI都难以企及软件测试领域的全部?这与人工智能发展的大方向有关。人工神经网络、深度学习这条进程线之前的阶段是什么,专家系统。这是一脉相承的,AI技术进程的方向正朝着人智的高辅助发展,而不是强替代,十年之内很难预见偏离人工神经网络的方向。
文/水哥 IT评论,业界分析,不一而足。
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