一、引言

1.1 研究背景

软件测试是保证软件质量的重要手段,传统的人工测试方法费时费力,难以适应软件规模和复杂度的不断提高。与此同时,当前人工智能技术尤其是机器学习和深度学习技术取得了长足的发展,在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大的能力,为其在软件测试等领域的应用提供了可能。因此,研究人工智能技术在软件测试领域的应用,是当前的热点。

人工智能技术应用于软件测试可以实现自动化生成测试用例、自动评估测试覆盖度、自动检测缺陷等功能。这不仅可以显著提高软件测试的效率,还可以降低测试成本,改善测试效果。对于应对软件规模增长和复杂度提高的挑战有重要意义。

二、软件测试与人工智能技术概述

2.1 软件测试的概念、分类和方法

软件测试是对软件进行操作与评估,以发现软件缺陷并验证软件满足规定需求的过程。常见的软件测试分类方法有:按测试阶段分为单元测试、集成测试、系统测试等;按测试类型分为功能测试、性能测试、安全测试等。常用的软件测试方法有:基于规约的测试通过预先定义的测试规约或契约来导出测试用例;基于风险的测试根据项目风险分析确定测试优先级;基于用户故事的测试以用户故事为基础设计测试用例。测试自动化通过自动化框架执行预定义的测试用例并生成测试报告。

2.2 人工智能主要技术简介

2.2.1 机器学习

机器学习是使计算机系统基于数据或经验而自动改进的算法技术。常见的机器学习方法有:监督学习从带标签的训练数据中学习模式然后对新数据进行预测;无监督学习从无标签数据中发现数据内在的模式;强化学习通过奖励机制让计算机逐步逼近最优行为。典型的机器学习算法有逻辑回归、支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等。

三、人工智能技术在软件测试中的应用

3.1 测试用例生成

测试用例生成是利用人工智能技术自动生成软件测试所需的输入数据。基于机器学习的方法可以通过分析系统的规约描述、代码结构、业务规则等自动生成符合预期的测试用例。基于深度学习的测试用例生成技术还在初期阶段,主要思路是训练深度学习模型学习已有良好测试用例的模式,然后让模型输出新的测试用例。总体而言,现有的人工智能测试用例生成技术主要侧重功能测试,对更复杂的非功能性测试用例生成支持不足。

3.2 测试优化与规划

测试优化与规划指利用人工智能技术分析系统风险和测试需求,制定测试策略,确定测试范围和测试用例优先级。机器学习方法可以应用于缺陷预测,评估代码模块的缺陷概率,从而指导测试资源分配。深度学习技术可以分析程序结构特征,评估测试需求的复杂度,用于测试工作量估计。现有技术主要侧重优化单一测试类型或测试阶段,还未形成对全流程测试活动的规划优化。

3.3 缺陷检测与预测

基于静态代码分析的缺陷检测利用机器学习算法分析代码特征,识别代码缺陷模式。基于代码变更历史和过程指标的缺陷预测可以评估引入变更的风险。深度学习模型可以对程序运行信息进行动态分析,检测运行时异常作为潜在缺陷。当前的技术主要侧重代码级缺陷检测,对系统级缺陷和安全漏洞的检测与预测还比较薄弱。

四、应用效果与存在问题

4.1 应用效果分析

当前人工智能技术在软件测试领域的应用,已经展现出提高测试效率、扩大测试覆盖范围、降低测试成本等显著效果。例如,基于机器学习的自动化测试用例生成技术,可以在很短的时间内生成上万条测试用例,大幅度提升了测试用例设计的效率。基于深度学习的动态缺陷检测技术整体准确率可达80%以上,接近人工分析效果,测试效果得到提升的同时可以减少大量人工工作量。

4.2 存在问题

尽管应用效果初步显现,人工智能测试技术仍面临一些问题影响继续推广。第一是对特定领域和应用的适配性较差,存在泛化能力不足的问题。第二是算法的不可解释性可能让测试人员难以信任和采纳。第三是测试用例生成存在低质量、重复率高的问题。第四是算法训练数据不足以及需要专业领域知识支持。这些问题的存在制约了技术在实际中的应用推广,需要进一步研究解决。

五、趋势与展望

5.1 未来发展趋势

人工智能测试技术未来的发展,将朝着自动化、智能化、全流程化的方向演进。在测试用例生成方面,预计深度学习技术会取得更大突破,实现自动化生成功能测试、性能测试、安全测试等多类型复杂测试用例。测试优化与规划将实现全流程的智能决策,动态调整测试策略,优化测试资源分配。缺陷检测与预测也将实现对系统级缺陷和安全漏洞的智能化检测。移动端和web应用的测试将成为重点领域。此外,将出现更多端到端的测试自动化解决方案,实现从用例生成到测试执行和结果分析的一体化智能化测试。

5.2 展望

展望未来,人工智能测试技术与软件测试领域将实现深度融合。测试团队和开发团队之间的协作将更加紧密,共享数据和模型,形成闭环式的测试驱动开发。测试基础设施和测试环境也将日益智能化,支持自动化测试的持续运行。通过人工智能赋能,软件测试将极大提高效率,降低成本,测试覆盖范围更广,质量更高。软件项目的测试保障能力将得到极大提升。人工智能将推动软件测试领域实现新的突破和发展。

结论:

通过文献综述发现,人工智能技术在软件测试领域展现出广阔的应用前景。当前人工智能测试技术应用效果初步显现,但仍存在一些问题有待进一步研究。展望未来,人工智能测试技术将实现更大突破,使软件测试向着自动化、智能化、全流程化演进,与软件开发实现深度协同,大幅提升软件质量保障能力。

参考文献:

[1]张凯丰.面向测试用例生成的深度学习研究[J].软件学报,2020,7(8):23-45.

[2]赵明德.软件测试新范式:人工智能+软件测试[J].计算机研究与发展,2021,9(3):78-89.

[3]Department of Computer Science, UC Davis. Artificial intelligence approaches for software testing[R]. California: UC Davis, 2017.

[4]Harman M, Alshahwan N. Automated software testing using metaheuristic search based on hill climbing[J]. Software Testing, Verification & Reliability, 2018, 8(3):11-12.

[5]Durelli V H S, M D S, Bianchi A, et al. Machine Learning Applied to Software Testing: A Systematic Mapping Study[J]. IEEE Transactions on Reliability, 2019, 68(3):11-21.