Изменит ли ChatGPT будущее автоматизированного тестирования?

Однажды в истории появляется изобретение, определяющее конкретный момент или период времени. ChatGPT — одно из тех недавних мгновенных достижений в области обработки естественного языка, которые покорили Интернет.

Как только ChatGPT был запущен, он собрал миллион пользователей ^[i] всего за 5 дней. Этот диалоговый инструмент искусственного интеллекта разработан OpenAI и может отвечать на вопросы на естественном языке, писать описательный контент и выполнять сложные задачи.

В качестве языковой модели ChatGPT предоставляет алгоритм, который помогает обрабатывать и анализировать большие наборы данных и генерировать ответы.

Интересно, что ChatGPT также может писать тестовые примеры для широкого спектра фреймворков и языков. Следовательно, позволяя разработчикам веб-приложений и мобильных приложений максимально использовать это.

Из этого сообщения в блоге вы узнаете больше о том, как использовать эту платформу для написания кода на нескольких языках программирования.

Давайте погрузимся!

ChatGPT и его возможности

ChatGPT построен на основе чат-бота Generative Pre Training (GPT-3.5) и дает четко сформулированные ответы на запросы по различным темам.

ChatGPT использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных, понимания шаблонов естественного языка и включения слов в контекст. Вы можете задавать ChatGPT любые вопросы, которые хотите, и общаться в чате взад-вперед.

Платформа создает автоматические творческие ответы, а также может запоминать предыдущие разговоры, чтобы генерировать связные ответы на ваши вопросы.

AI и ML в тестировании программного обеспечения

Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения предоставило тестировщикам QA множество новых возможностей, таких как кроссбраузерное и кроссплатформенное тестирование.

Эти технологии значительно расширили навыки и возможности тестировщиков по обеспечению качества и помогли им устранить несоответствия при тестировании.

Кратко ознакомьтесь с преимуществами интеграции ИИ в тестирование программного обеспечения:

1. Повышенная точность

Автоматизированное тестирование может выявить ошибки, допущенные при ручном тестировании. ИИ поставляется с эффективными методологиями тестирования, которые могут помочь вам написать тестовые сценарии и обеспечить наилучший UX, что приведет к повышению точности и скорости.

2. Более быстрое создание тестов

ИИ также помогает улучшать и повышать производительность интеллектуальных регистраторов тестов. Вы можете использовать инструменты искусственного интеллекта для записи пользовательских сеансов и выявления отсутствующих тестовых случаев. Они также могут добавлять тесты в библиотеку, если тестовый пример отсутствует.

3. Более быстрое время выхода на рынок

Выполнение тестов вручную требует времени, так как командам разработчиков часто приходится изменять исходный код программы. ИИ может ускорить процесс запуска и повторного запуска автоматических тестов, минимизировать общие затраты и позволить приложениям быстро выйти на рынок.

Как ChatGPT может повлиять на индустрию тестирования?

Эволюция чат-ботов с искусственным интеллектом заставила всех задаться вопросом, заменят ли модели языкового поиска поиск Google. Чат-бот с вопросами и ответами, заменяющий поиск Google, может стать пугающим сценарием для специалистов по поисковому маркетингу.

75% ^[ii] руководителей уже боятся уйти из бизнеса в течение пяти лет, если они не будут масштабировать ИИ.

И добавьте к этому, что мы живем в эпоху, когда боты ИИ сокращают циклы доставки, ускоряют скорость изменений исходного кода и сокращают время, необходимое для «непрерывного тестирования».

Хотя большинство предприятий также начали использовать базовые формы ИИ, время требует продолжения эволюции тестирования для достижения уровня эффективности, необходимого для тестирования робототехники, Интернета вещей и т. д. и т. п.

Кроме того, новое программное обеспечение и устройства IoT разрабатываются каждый день, поэтому в режиме реального времени будет передаваться невообразимый объем данных, требующий контроля качества. Для решения таких проблем искусственный интеллект и машинное обучение являются ценными технологиями, которые помогают компаниям масштабировать и расставлять приоритеты в отношении качества программного обеспечения.

Вот как ChatGPT может эффективно автоматизировать тестирование.

Автоматизация тестирования с использованием ChatGPT

Когда мы говорили о том, как ChatGPT может генерировать правильно отформатированный и релевантный код на многих языках, возникает вопрос — можно ли использовать ChatGPT для генерации кода для автоматического тестирования?

ChatGPT может писать Selenium на нескольких языках, но для написания точного кода потребуется, чтобы кто-то предоставил ChatGPT описание теста. Поскольку это диалоговый ИИ, похожий на чат, кажется важным вводить основные детали в ваш запрос, чтобы сгенерировать идеальный исполняемый код, который не потребует никаких модификаций.

Давайте рассмотрим один из вариантов использования генерации кода Cucumber с использованием ChatGPT.

Тестовый пример ChatGPT и Cucumber

Cucumber — это среда тестирования, в которой используется разработка, основанная на поведении. Некоторые ключевые термины, такие как «Дано», «Когда» и «Тогда», собраны в файле функций.

В определениях шагов эти фразы на естественном языке связаны с кодом автоматизации. Это помогает Cucumber сочетать цель теста на естественном языке с кодом автоматизации.

В этом примере показано, как ChatGPT может генерировать код. Он сгенерировал сценарий и определения шагов, используя одну подсказку, которую Cucumber использовал за один раз. Без явного упоминания ChatGPT уже знает, какие компоненты Cucumber должен запускать.

Подсказка о том, что тестировать на веб-сайте, звучит немного расплывчато. Но ChatGPT все же удалось сгенерировать скрипт для проверки функциональности поиска на веб-сайте Google.

Источник

Ключевые вынос

Инструменты и фреймворки ИИ будут играть важную роль в будущем автоматизации тестирования, чтобы преодолеть проблемы, с которыми сталкиваются тестировщики QA при тестировании приложений. Использование ИИ для тестирования программного обеспечения — это шаг к тому, чтобы сделать тестирование более эффективным, интеллектуальным и менее трудоемким.

ChatGPT находится на пути к тому, чтобы стать значимой моделью естественного языка, делая шаг вперед в технологии ИИ в мире тестирования программного обеспечения. Кроме того, более вероятно создание решений для тестирования с низким кодом для решения многих проблем тестирования.

Хотите узнать больше об использовании ChatGPT в тестировании качества? Поговори с нами!

Рекомендации
^[i] Пользователи ChatGPT
^[ii] Статистика искусственного интеллекта