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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门集合了计算机科学、信息工程、心理学、哲学等多学科知识的研究领域,它旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器和软件。

AI研究的核心是使机器能够模拟、延伸和扩展人类的认知能力,包括学习、推理、解决问题、知觉、语言理解甚至情感等方面。

人工智能可分为四个层次或类型,由简至繁分别是反应机器、有限记忆、心智理论和自我意识。这四个层次也可以划分为【弱人工智能】和【强人工智能】两类。

弱人工智能是指那些专门设计用于完成特定任务的系统,比如语音识别、图像识别或搜索引擎等。这些系统可能在其专业领域表现出高超的技能水平,但它们没有自我意识,无法进行通用的智能活动。

强人工智能是一种理论上的人工智能形式,它意味着能够展示出与人类等同甚至超越人类的智能,拥有自主意识以及解决各种未知问题的能力。目前,强人工智能仍然是一个难以企及的目标。

人工智能作为一个多学科交叉的领域,正在深刻地改变着我们与技术的交互方式,同时也在全方位重塑着社会。随着研究的不断深入和技术的日益进步,人工智能的影响力还将持续扩大,为人类社会带来深远的变革。

人工智能与测试的结合已经成为当今测试行业最引人注目的技术方向。具体体现在以下几个方面:
01
大语言模型(LLM)给我们提供了一个非常强大的人机交互方式,让机器的语言理解能力追上了人类。基本上可以预见,一个会写代码的超级智能体将会诞生,未来会帮我们实现比较大的效率提升。
02
测试用例自动生成技术是通过转化其他的输入源比如har抓包数据、openapi接口规范、ui dom结构等数据到测试用例,实现测试用例的自动生成。测试用例的数据化与生成技术可以让测试人员扩大自己的能力边界,实现更全面的测试体系构建,它是测试智能化的一个重要的技术。
03
传统的软件测试中,编写单元测试是一项耗时且繁琐的工作。然而,借助人工智能,我们可以实现自动生成单元测试的目标。通过分析代码结构、函数调用关系和输入输出,AI可以智能地生成全面而有效的单元测试用例。
04
随着系统复杂性的增加,接口测试显得尤为重要。人工智能在接口测试中的应用主要体现在对接口参数的智能化测试和异常处理的优化。通过分析大量的接口调用数据,AI可以帮助测试团队发现潜在的问题并提供更加全面的测试覆盖,从而增强系统的稳定性和可靠性。
05
人工智能可以对大量的测试结果与日志进行深入分析,找出测试缺陷的模式与规律,产生测试报告与缺陷列表,帮助测试人员快速定位问题。

自今年年初以来,已有200多家科技公司裁员5万多人。科技公司削减成本的举措令华尔街欢呼,因为这将许多科技股推至创纪录高位,人们乐观地认为,控制支出加上人工智能带来的效率提升将导致利润上升。就连Openai的创始人也明确说过,人工智能会显著地影响就业。

不过尽管如此,人工智能(AI)对开发与测试方向的影响,目前还可以持乐观的态度。因为研发与测试本身具备复杂的领域知识与技术支持,人工智能一时仍然难以取代,更多是辅助提升。

在人工智能(AI)崛起的浪潮之下,未来哪些技术方向会成为新的“战场”,这里有五点建议:
大模型提示词工程

提示工程是人机关系中一个重要的组成部分,可确保我们能够以自然和直观的方式与人工智能系统进行交流

大模型私有部署与微调技术

大模型私有部署与微调技术可以为用户提供更加个性化的服务,同时也可以保护用户的隐私和数据安全

缺陷预测能力

缺陷预测通常基于数据分析和机器学习技术。通过收集和分析以往项目的数据,建立模型来预测缺陷的可能性

测试用例自动生成能力

通过分析软件的需求、设计、代码或其他相关信息,使用算法和模型自动生成测试用例。提高测试效率和质量,减少人为错误,并确保测试覆盖的完整性

领域建模与知识图谱能力

让人具备分析复杂领域并快速学习的能力。它可以帮助人们更好地组织和管理知识,提高知识的可用性和可重用性,支持更加智能和高效的应用

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