ChatGPT จะเปลี่ยนอนาคตของการทดสอบระบบอัตโนมัติหรือไม่

ครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ มีสิ่งประดิษฐ์ที่กำหนดช่วงเวลาหรือช่วงเวลาหนึ่งขึ้นมา ChatGPT เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติชั่วขณะล่าสุดที่กำลังทำให้อินเทอร์เน็ตเกิดพายุ

ทันทีที่เปิดตัว ChatGPT ก็มีผู้ใช้นับล้าน ^[i] ในเวลาเพียง 5 วัน เครื่องมือ AI เชิงสนทนานี้ออกแบบโดย OpenAI และสามารถตอบคำถามที่ใช้ภาษาธรรมชาติ เขียนเนื้อหาเชิงพรรณนา และทำงานที่ซับซ้อนได้

ในฐานะโมเดลภาษา ChatGPT มีอัลกอริทึมที่ช่วยคุณประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างการตอบกลับ

ที่น่าสนใจ ChatGPT ยังสามารถเขียนกรณีทดสอบในเฟรมเวิร์กและภาษาที่หลากหลาย ดังนั้นการอนุญาตให้นักพัฒนาเว็บและแอพมือถือสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากมันได้

ด้วยบล็อกโพสต์นี้ คุณจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มนี้ในการเขียนโค้ดในภาษาโปรแกรมต่างๆ

มาดำน้ำกันเถอะ!

ChatGPT และคุณสมบัติต่างๆ

ChatGPT สร้างขึ้นบนแชตบอต Generative Pre Training (GPT-3.5) ซึ่งสร้างการตอบสนองที่ชัดเจนสำหรับคำถามในหัวข้อต่างๆ

ChatGPT ใช้อัลกอริทึม AI และ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ทำความเข้าใจรูปแบบภาษาธรรมชาติ และรวมคำในบริบท คุณสามารถถามคำถาม ChatGPT อะไรก็ได้ที่คุณต้องการและทำการโต้ตอบแบบกลับไปกลับมาเหมือนการแชท

แพลตฟอร์มนี้สร้างการตอบสนองเชิงสร้างสรรค์อัตโนมัติ และยังสามารถจดจำการสนทนาก่อนหน้านี้เพื่อสร้างคำตอบที่สอดคล้องกันสำหรับคำถามของคุณ

AI & ML ในการทดสอบซอฟต์แวร์

การนำเทคโนโลยี AI และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ได้มอบความสามารถใหม่หลายอย่างให้กับผู้ทดสอบ QA เช่น การทดสอบข้ามเบราว์เซอร์และข้ามแพลตฟอร์ม

เทคโนโลยีเหล่านี้ได้เพิ่มพูนทักษะและความสามารถของผู้ทดสอบ QA อย่างมาก และช่วยขจัดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ

ดูประโยชน์ของการรวม AI เข้ากับการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างรวดเร็ว:

1. ปรับปรุงความแม่นยำ

การทดสอบอัตโนมัติสามารถระบุข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างการทดสอบด้วยตนเอง AI มาพร้อมกับวิธีการทดสอบที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถช่วยคุณเขียนสคริปต์ทดสอบและส่งมอบ UX ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงความแม่นยำและความเร็ว

2. การสร้างการทดสอบที่เร็วขึ้น

AI ยังช่วยปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องบันทึกการทดสอบอัจฉริยะ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI เพื่อบันทึกเซสชันของผู้ใช้และระบุกรณีทดสอบที่ขาดหายไป นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มการทดสอบลงในไลบรารีได้หากพบว่ากรณีทดสอบหายไป

3. เวลาออกสู่ตลาดเร็วขึ้น

การดำเนินการทดสอบด้วยตนเองต้องใช้เวลาเนื่องจากทีมพัฒนามักจะต้องเปลี่ยนซอร์สโค้ดของโปรแกรม AI สามารถเร่งกระบวนการรันและรันการทดสอบอัตโนมัติอีกครั้ง ลดต้นทุนรวม และทำให้แอพพลิเคชั่นเข้าถึงตลาดได้อย่างรวดเร็ว

ChatGPT ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการทดสอบได้อย่างไร

วิวัฒนาการของแชทบอท AI ทำให้ทุกคนตั้งคำถามว่าโมเดลการค้นหาภาษาจะมาแทนที่การค้นหาของ Google หรือไม่ แชทบ็อตถามและตอบแทนที่การค้นหาของ Google อาจกลายเป็นสถานการณ์ที่น่ากลัวสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดผ่านการค้นหา

ผู้บริหาร 75% ^[ii] กลัวที่จะเลิกกิจการภายในห้าปี หากพวกเขาไม่ปรับขนาด AI

นอกจากนี้ เราอยู่ในยุคที่บอท AI กำลังลดรอบการจัดส่ง เร่งอัตราการเปลี่ยนแปลงซอร์สโค้ด และลดเวลาที่ใช้ในการ 'ทดสอบต่อเนื่อง'

ในขณะที่ธุรกิจส่วนใหญ่ได้เริ่มใช้รูปแบบพื้นฐานของ AI แล้ว เวลาก็ต้องการวิวัฒนาการการทดสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ระดับประสิทธิภาพที่จำเป็นสำหรับการทดสอบหุ่นยนต์ IoT และอื่นๆ เป็นต้น

นอกจากนี้ ด้วยซอฟต์แวร์ใหม่และอุปกรณ์ IoT ที่ได้รับการพัฒนาทุกๆ วัน มันจะเป็นข้อมูลเรียลไทม์ในปริมาณที่เกินจินตนาการ ซึ่งจะต้องมีการรับประกันคุณภาพ เพื่อแก้ไขความท้าทายดังกล่าว AI และ ML เป็นเทคโนโลยีอันทรงคุณค่าที่ช่วยให้ธุรกิจปรับขนาดและจัดลำดับความสำคัญของคุณภาพซอฟต์แวร์ได้

นี่คือวิธีที่ ChatGPT สามารถเปิดใช้งานการทดสอบอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทดสอบการทำงานอัตโนมัติโดยใช้ ChatGPT

เมื่อเราพูดถึงวิธีที่ ChatGPT สามารถสร้างโค้ดที่มีรูปแบบเหมาะสมและมีความเกี่ยวข้องในหลายภาษา คำถามคือ ChatGPT สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างโค้ดสำหรับการทดสอบอัตโนมัติได้หรือไม่

ChatGPT สามารถเขียน Selenium ได้หลายภาษา แต่การเขียนโค้ดที่ถูกต้องจะต้องมีคนให้คำอธิบายการทดสอบกับ ChatGPT เนื่องจากเป็น AI แบบสนทนาเหมือนการแชท ดูเหมือนว่าจำเป็นต้องป้อนรายละเอียดที่สำคัญในแบบสอบถามของคุณเพื่อสร้างรหัสปฏิบัติการที่สมบูรณ์แบบซึ่งไม่ต้องการการแก้ไขใดๆ

มาดูกรณีการใช้งานอย่างหนึ่งของการสร้างรหัส Cucumber โดยใช้ ChatGPT

กรณีทดสอบ ChatGPT และแตงกวา

Cucumber เป็นกรอบการทดสอบที่ใช้การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยพฤติกรรม คำสำคัญบางคำ เช่น 'ให้' 'เมื่อ' และ 'จากนั้น' รวบรวมไว้ในไฟล์คุณลักษณะ

ในการกำหนดขั้นตอน วลีภาษาธรรมชาติเหล่านี้จะเชื่อมโยงกับรหัสการทำงานอัตโนมัติ สิ่งนี้ช่วยให้ Cucumber รวมความตั้งใจของภาษาธรรมชาติของการทดสอบเข้ากับรหัสการทำงานอัตโนมัติ

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า ChatGPT สามารถสร้างโค้ดได้อย่างไร มันสร้างสถานการณ์และคำนิยามขั้นตอนโดยใช้พรอมต์เดียวที่ Cucumber ใช้ในครั้งเดียว ChatGPT รู้อยู่แล้วว่าคอมโพเนนต์ต่างๆ ที่ Cucumber จำเป็นต้องเรียกใช้

ข้อความแจ้งเกี่ยวกับสิ่งที่จะทดสอบบนเว็บไซต์ฟังดูค่อนข้างคลุมเครือ แต่ ChatGPT ยังคงสามารถสร้างสคริปต์เพื่อทดสอบฟังก์ชันการค้นหาของเว็บไซต์ Google ได้

แหล่งที่มา

คีย์ Takeaway

เครื่องมือและเฟรมเวิร์ก AI จะมีบทบาทสำคัญในอนาคตของการทดสอบอัตโนมัติเพื่อเอาชนะความท้าทายที่ผู้ทดสอบ QA เผชิญในการทดสอบแอปพลิเคชัน การใช้ AI สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์เป็นขั้นตอนในการทำให้การทดสอบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ชาญฉลาดขึ้น และใช้เวลาน้อยลง

ChatGPT กำลังจะกลายเป็นโมเดลภาษาธรรมชาติที่สำคัญ ซึ่งช่วยให้เทคโนโลยี AI ก้าวไปข้างหน้าในโลกแห่งการทดสอบซอฟต์แวร์ นอกจากนี้ยังมีแนวโน้มที่จะสร้างโซลูชันการทดสอบโค้ดต่ำเพื่อแก้ไขปัญหาการทดสอบมากมาย

ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ ChatGPT ในการทดสอบคุณภาพหรือไม่ พูดคุยกับเรา!

อ้างอิง
^[i] ผู้ใช้ ChatGPT
^[ii] สถิติปัญญาประดิษฐ์