Czy ChatGPT zmieni przyszłość testów automatycznych?

Raz w historii pojawia się wynalazek, który definiuje konkretny moment lub okres czasu. ChatGPT to jeden z ostatnich chwilowych postępów w przetwarzaniu języka naturalnego, który szturmem podbija Internet.

Zaraz po uruchomieniu ChatGPT zgromadził milion użytkowników ^[i] w ciągu zaledwie 5 dni. To konwersacyjne narzędzie AI zostało zaprojektowane przez OpenAI i może odpowiadać na pytania oparte na języku naturalnym, pisać treści opisowe i wykonywać złożone zadania.

Jako model języka, ChatGPT zapewnia algorytm, który pomaga przetwarzać i analizować duże zbiory danych oraz generować odpowiedzi.

Co ciekawe, ChatGPT może również pisać przypadki testowe w szerokim zakresie frameworków i języków. Pozwala to twórcom aplikacji internetowych i mobilnych na maksymalne wykorzystanie tego potencjału.

Z tego wpisu na blogu dowiesz się więcej o tym, jak możesz wykorzystać tę platformę do pisania kodu w wielu językach programowania.

Zanurzmy się!

ChatGPT i jego funkcje

ChatGPT jest zbudowany na bazie chatbota Generative Pre Training (GPT-3.5), tworząc dobrze sformułowane odpowiedzi na zapytania dotyczące różnych tematów.

ChatGPT wykorzystuje algorytmy AI i ML do analizowania danych, rozumienia wzorców języka naturalnego i włączania słów w kontekst. Możesz zadawać ChatGPT dowolne pytania i przeprowadzać interakcję przypominającą czat.

Platforma tworzy automatyczne kreatywne odpowiedzi, a także może zapamiętywać poprzednie rozmowy, aby generować spójne odpowiedzi na Twoje zapytania.

AI i ML w testowaniu oprogramowania

Przyjęcie technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zapewniło testerom QA wiele nowych możliwości, takich jak testowanie w różnych przeglądarkach i na różnych platformach.

Technologie te znacznie zwiększyły umiejętności i zdolności testerów QA i pomogły im wyeliminować rozbieżności testowe.

Rzuć okiem na korzyści płynące z integracji sztucznej inteligencji z testowaniem oprogramowania:

1. Poprawiona dokładność

Testy automatyczne mogą wykryć błędy popełnione podczas testowania ręcznego. Sztuczna inteligencja zapewnia skuteczne metodologie testowania, które mogą pomóc w pisaniu skryptów testowych i dostarczaniu najlepszego możliwego UX, co prowadzi do poprawy dokładności i szybkości.

2. Szybsze tworzenie testów

Sztuczna inteligencja pomaga również ulepszać i zwiększać wydajność inteligentnych rejestratorów testów. Możesz wykorzystać narzędzia AI do rejestrowania sesji użytkowników i identyfikowania brakujących przypadków testowych. Mogą również dodawać testy do biblioteki, jeśli brakuje przypadku testowego.

3. Szybsze wprowadzanie na rynek

Ręczne wykonywanie testów wymaga czasu, ponieważ zespoły programistyczne często muszą zmieniać kod źródłowy programu. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć proces uruchamiania i ponownego uruchamiania testów automatycznych, minimalizować całkowite koszty i umożliwiać aplikacjom szybkie wprowadzanie ich na rynek.

Jak ChatGPT może wpłynąć na branżę testową?

Ewolucja chatbotów AI sprawiła, że ​​wszyscy zastanawiają się, czy modele wyszukiwania językowego zastąpią wyszukiwarkę Google. Chatbot typu „pytanie i odpowiedź” zastępujący wyszukiwarkę Google może stać się przerażającym scenariuszem dla specjalistów od marketingu w wyszukiwarkach.

75% ^[ii] kadry kierowniczej już boi się, że wypadnie z biznesu w ciągu pięciu lat, jeśli nie skaluje sztucznej inteligencji.

Dodajmy do tego, że żyjemy w czasach, w których boty AI skracają cykle dostarczania, przyspieszają tempo zmian kodu źródłowego i skracają czas potrzebny na „ciągłe testowanie”.

Podczas gdy większość firm zaczęła również korzystać z podstawowych form sztucznej inteligencji, czas wymaga kontynuowania ewolucji testowania w celu osiągnięcia poziomu wydajności wymaganego do testowania robotyki, IoT i tak dalej.

Co więcej, nowe oprogramowanie i urządzenia IoT są opracowywane co drugi dzień, będzie to niewyobrażalna ilość danych w czasie rzeczywistym, które będą wymagały zapewnienia jakości. Aby sprostać takim wyzwaniom, AI i ML to cenne technologie, które pomagają firmom skalować i priorytetyzować jakość oprogramowania.

Oto jak ChatGPT może skutecznie umożliwić automatyzację testów.

Automatyzacja testów przy użyciu ChatGPT

Kiedy rozmawialiśmy o tym, jak ChatGPT może generować odpowiednio sformatowany i odpowiedni kod w wielu językach, pytanie brzmi – czy ChatGPT może być używany do generowania kodu do automatycznych testów?

ChatGPT może pisać Selenium w wielu językach, ale pisanie dokładnych kodów wymagałoby od kogoś dostarczenia ChatGPT opisu testu. Ponieważ jest to konwersacyjna sztuczna inteligencja podobna do czatu, wprowadzenie głównych szczegółów w zapytaniu wydaje się niezbędne, aby wygenerować doskonały, wykonywalny kod, który nie wymagałby żadnych modyfikacji.

Przyjrzyjmy się jednemu z przypadków użycia generowania kodu Cucumber przy użyciu ChatGPT.

Przypadek testowy ChatGPT i Cucumber

Cucumber to platforma testowa, która wykorzystuje rozwój oparty na zachowaniu. Niektóre kluczowe terminy, takie jak „Given”, „When” i „Then”, są kompilowane w pliku funkcji.

W definicjach kroków te frazy języka naturalnego są powiązane z kodem automatyzacji. Pomaga to Cucumberowi połączyć intencję testu w języku naturalnym z kodem automatyzacji.

Ten przykład pokazuje, jak ChatGPT jest w stanie wygenerować kod. Wygenerował scenariusz i definicje kroków za pomocą jednego monitu, którego Cucumber użył za jednym razem. Bez wyraźnej wzmianki, ChatGPT zna już różne komponenty, które Cucumber musi uruchomić.

Podpowiedź, co przetestować na stronie, brzmi trochę niejasno. Ale ChatGPT nadal zdołał wygenerować skrypt do testowania funkcji wyszukiwania w witrynie Google.

Źródło

Zabrany klucz

Narzędzia i frameworki AI będą odgrywać znaczącą rolę w przyszłej automatyzacji testów, aby sprostać wyzwaniom, przed którymi stoją testerzy QA podczas testowania aplikacji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do testowania oprogramowania to krok w kierunku uczynienia testowania bardziej wydajnym, inteligentnym i mniej czasochłonnym.

ChatGPT jest na najlepszej drodze, aby stać się znaczącym modelem języka naturalnego, czyniąc krok naprzód technologii AI w świecie testowania oprogramowania. Ponadto bardziej prawdopodobne jest tworzenie rozwiązań testowych o niskim kodzie, aby rozwiązać wiele wyzwań związanych z testowaniem.

Chcesz dowiedzieć się więcej o wykorzystaniu ChatGPT w testach jakości? Mów do nas!

Bibliografia
^[i] Użytkownicy ChatGPT
^[ii] Statystyki sztucznej inteligencji