Хиймэл оюун ухааныг тойрсон шуугиан (AI) нь технологийн салбарын өнцөг булан бүрт хүрсэн бөгөөд програм хангамжийн туршилт нь үл хамаарах зүйл биш юм. Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг туршилтын хэрэгслүүд нь анхаарал татах тусам сэтгэл хөдлөлийн давалгааг авчрахын зэрэгцээ төөрөгдөл, бодит бус хүлээлтийг бий болгодог. Олон байгууллага хүлээн авахдаа эргэлзэж байна AI туршилт нарийн төвөгтэй байдлын талаар буруу ойлголтоос болж, эсвэл тэд чанарын баталгаатай холбоотой бүх бэрхшээлээ нэг шөнийн дотор шийднэ гэж найдаж байна.
Туршилтын орчинд хиймэл оюун ухаан юу хийж чадах, юу хийж чадахгүйг ойлгох нь мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад маш чухал юм. Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухааны талаарх хамгийн түгээмэл буруу ойлголтуудын тавыг програм хангамжийн туршилтанд задлан задалж, баримтыг уран зохиолоос салгаж, туршилтын стратегидаа бодитой хүлээлт бий болгоход туслах болно.
Гарчиг
Төөрөгдөл №1: AI нь гарын авлагын тестерүүдийг бүрэн орлох болно
Магадгүй хамгийн түгээмэл айдас QA Хиймэл оюун ухаан нь хүний тестерүүдийг хуучирна гэж олон нийт үзэж байна. Энэхүү буруу ойлголт нь ихэвчлэн туршилтын багуудын эсэргүүцэлд хүргэж, ажлын байрны аюулгүй байдлын талаар шаардлагагүй түгшүүр төрүүлдэг. Бодит байдал илүү нарийн ширийн юм. Хиймэл оюун ухаан нь регрессийн тест, хэв маягийг таних гэх мэт давтагдах, өгөгдөл шаарддаг даалгавруудыг гүйцэтгэхдээ гарамгай байдаг. Гэсэн хэдий ч хүний тестерууд нь хиймэл оюун ухаан давтаж чадахгүй шүүмжлэлтэй сэтгэлгээ, бүтээлч байдал, домайн мэдлэг, өрөвдөх сэтгэлийг авчирдаг.
Туршилтын ирээдүй нь хиймэл оюун ухаан нь хүнийг орлох биш, харин хиймэл оюун ухаан нь хүний чадварыг нэмэгдүүлэх явдал юм. Урьдчилан тодорхойлсон скриптгүй програмыг шалгагчид идэвхтэй судалдаг хайгуулын туршилтыг авч үзье. Энэ нь зөн совин, хэрэглэгчийн зан төлөвийг ойлгохыг шаарддаг. Үүний нэгэн адил хэрэглэгчийн туршлагыг үнэлж, тухайн онцлог нь бизнесийн шаардлагад үнэхээр нийцэж байгаа эсэхийг үнэлэхэд хүний дүгнэлт шаардлагатай. Туршилтын мэргэжилтнүүд хиймэл оюун ухааны системд энгийн ажлуудыг ачаалж, туршилтын стратеги, нарийн төвөгтэй хувилбарын дизайн зэрэг өндөр үнэ цэнэтэй үйл ажиллагаанд өөрсдийн туршлагаа төвлөрүүлж чадна. Гүйцэтгэх үүрэг нь алга болох биш хөгжиж байна.
Төөрөгдөл №2: AI тест нь хүний оролцоо шаарддаггүй
Өөр нэг нийтлэг үл ойлголцол бол хиймэл оюун ухааны туршилтыг хэрэгжүүлсний дараа үүнийг зүгээр л тохируулаад мартаж болно. Бүрэн бие даасан туршилтын сэтгэл татам нь хүчтэй боловч хиймэл оюун ухаан бодит байдал дээр хэрхэн ажилладагийг тусгадаггүй. AI загваруудад хэв маягийг сурч, үнэн зөв таамаглал гаргахын тулд сургалтын өгөгдөл хэрэгтэй. Таныг хиймэл оюун ухааны туршилтыг анх хэрэгжүүлэхэд систем нь маш нарийн тохируулга хийх, таны тусгай программ дээр сургалт явуулах, худал эерэг үр дүн гаргахын оронд бодит асуудлуудыг тодорхойлж байгаа эсэхийг хянах байнгын хяналт шаарддаг.
AI туршилтын амьдралын мөчлөгийн туршид хүний хяналт чухал хэвээр байна. Туршилтынхан хиймэл оюун ухааны дүгнэлтийг баталгаажуулж, түүний нарийвчлалыг сайжруулахын тулд санал хүсэлтээ өгч, программ хөгжихийн хэрээр параметрүүдийг тохируулах хэрэгтэй. Хиймэл оюун ухаан нь гажиг илрүүлэх үед хүн энэ нь ноцтой алдаа, жижиг асуудал эсвэл хүлээгдэж буй зан үйлийн өөрчлөлт үү гэдгийг тодорхойлох ёстой. Таны аппликешн шинэчлэлт хийгдэж, шинэ боломжууд нэмэгдэхийн хэрээр AI систем эдгээр өөрчлөлтийг ойлгохын тулд дахин сургах шаардлагатай. Хиймэл оюун ухааныг цаг хугацааны явцад суралцаж, сайжруулдаг өндөр чадвартай туслах гэж төсөөлөөд үз дээ, гэхдээ туршлагатай мэргэжилтнүүдийн удирдамж үргэлж хэрэгтэй байдаг.
Төөрөгдөл №3: Хиймэл оюун ухааны туршилтыг хэрэгжүүлэх нь хэтэрхий төвөгтэй бөгөөд үнэтэй байдаг
Олон баг хиймэл оюун ухааны туршилтыг зөвхөн их хэмжээний төсөвтэй, мэдээллийн шинжлэх ухааны тусгай багтай байгууллагуудад л ашиглах боломжтой гэж үздэг. Энэхүү ойлголт нь жижиг багуудад хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг шийдлүүдийг судлахад хүртэл саад болдог. Байгууллагын түвшний хиймэл оюун ухааны туршилтын платформууд нь өндөр өртөгтэй байж болох ч ландшафт ихээхэн өөрчлөгдсөн. Орчин үеийн хиймэл оюун ухааны туршилтын олон хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд ээлтэй байхаар бүтээгдсэн бөгөөд эхлүүлэхийн тулд машин сурах хамгийн бага мэдлэг шаардагдана. Үүлэнд суурилсан шийдлүүд нь дэд бүтцийн өндөр өртөгтэй хөрөнгө оруулалт хийх шаардлагагүй болж хиймэл оюун ухааны туршилтыг илүү хүртээмжтэй болгосон.
Хамгийн гол нь бага багаар эхэлж, аажмаар өргөжүүлэх явдал юм. AI нь харааны регрессийн тест эсвэл туршилтын засвар үйлчилгээ зэрэг шууд үнэ цэнийг өгч чадах нэг хэсгийг тодорхойлж эхэл. Нээлттэй эхийн хэд хэдэн хүрээ, боломжийн арилжааны сонголтууд нь янз бүрийн хэмжээтэй багуудад үйлчилдэг. Хиймэл оюун ухааны туршилт нь регрессийн тест хийхэд зарцуулсан цагийг эрс багасгаж, хөгжлийн мөчлөгийн өмнөх үеийн алдаануудыг илрүүлж чаддаг тул хөрөнгө оруулалтыг урт хугацааны үнэ цэнийн үүднээс авч үзэх хэрэгтэй. testRigor зэрэг платформуудын хувьд техникийн гүнзгий мэдлэг шаардахгүйгээр хиймэл оюун ухааныг ашиглах боломжтой болгож, багуудад нарийн төвөгтэй байдалгүйгээр ухаалаг автоматжуулалтыг ашиглах боломжийг олгоход гол анхаарлаа хандуулдаг.
Төөрөгдөл №4: AI нь эхний өдрөөсөө бүгдийг автоматаар шалгаж чаддаг
Шуурхай, иж бүрэн туршилтын автоматжуулалтын амлалт нь сэтгэл татам боловч бодит бус хүлээлтийг бий болгодог. Зарим байгууллагууд хиймэл оюун ухааны туршилтыг хэрэгжүүлснээр туршилтын багцаа бүрэн нарийвчлалтайгаар автоматжуулна гэж найдаж байна. Бодит байдал дээр хиймэл оюун ухааны системд таны програмын зан төлөвийг судлах, хэвийн болон хэвийн бус хэв маягийг ойлгох, мэдлэгийн бааз бүрдүүлэхэд цаг хугацаа хэрэгтэй. -ийн үр нөлөө програм хангамжийн туршилт дахь хиймэл оюун ухаан Систем нь илүү их өгөгдлийг боловсруулж, таамаглалынхаа талаар санал хүсэлтийг хүлээн авснаар цаг хугацааны явцад өсдөг.
AI туршилтын хамгийн амжилттай хэрэгжүүлэлт нь үе шаттай арга барилыг дагаж мөрддөг. Харааны туршилт, хэв маягийг таних нь үнэ цэнийг харьцангуй хурдан өгөх боломжтой бол тестийн эрэмбийг тодорхойлох урьдчилсан аналитик нь чиг хандлагыг тодорхойлохын тулд түүхэн өгөгдөл шаарддаг. AI загваруудыг үр дүнтэй сурах боломжтой програмынхаа сайн тодорхойлсон, тогтвортой хэсгүүдээс эхэл. Систем нь үнэ цэнийг нь баталж, нарийвчлал сайжрахын хэрээр түүний хамрах хүрээг илүү төвөгтэй эсвэл байнга өөрчлөгддөг хэсгүүдэд аажмаар өргөжүүлээрэй. Энэхүү хэмжсэн арга нь танай багт технологид итгэх итгэлийг бий болгож, AI системтэй хамтран ажиллах шилдэг туршлагыг хөгжүүлэх боломжийг олгодог.
Төөрөгдөл №5: AI тест нь зөвхөн томоохон аж ахуйн нэгжүүдэд зориулагдсан
Хиймэл оюун ухааны туршилт нь асар их хэрэглээ, хязгааргүй нөөц бүхий технологийн аваргуудад зориулагдсан тансаг хэрэглээ гэсэн байнгын итгэл үнэмшил байдаг. Энэхүү буруу ойлголт нь жижиг, дунд хэмжээний олон багийг өөрсдийн нөхцөл байдалд хэрхэн тустай болохыг судлалгүйгээр хиймэл оюун ухааны туршилтыг хэрэгсэхгүй болгоход хүргэдэг. Үнэн бол хиймэл оюун ухааны туршилт нь баг, байгууллагын хэмжээнээс үл хамааран ихээхэн үнэ цэнийг өгч чадна. Жижиг багууд ихэвчлэн бага зардлаар ихийг хийх дарамттай тулгардаг нь тэднийг хиймэл оюун ухааныг сайжруулахад хамгийн тохиромжтой нэр дэвшигч болгодог.
Үүлэн дээр суурилсан хиймэл оюун ухааны туршилтын шийдлүүд нь нарийн төвөгтэй туршилтын чадавхид нэвтрэх боломжийг ардчилсан болгосон. Та мэдээлэл судлаачдыг ажилд авах эсвэл үнэтэй дэд бүтцэд хөрөнгө оруулах шаардлагагүй. Орчин үеийн олон платформууд нь багийн хэмжээ, хэрэглээнд нийцсэн үнийн санал болгож болохуйц загваруудыг санал болгодог бөгөөд энэ нь гарааны бизнес эрхлэгчид болон хөгжиж буй компаниудад хүртээмжтэй болгодог. AI тестийг нэвтрүүлэх шийдвэр нь танай байгууллагын хэмжээнээс илүүтэйгээр таны тодорхой сорилтод тулгуурласан байх ёстой. Аппликешн тань нэмэгдэхийн хэрээр та туршилтын засвар үйлчилгээтэй тэмцэж байна уу? Регрессийн тестүүд таны тестийн мөчлөгийг хэт их зарцуулдаг уу? Хэрэв та эдгээр асуултад тийм гэж хариулсан бол AI-ийн туршилтыг танай багийн хэмжээнээс үл хамааран судлах нь зүйтэй болов уу.
Дүгнэлт
Програм хангамжийн туршилтын хиймэл оюун ухаан нь хүчирхэг хэрэгсэл боловч энэ нь ид шид биш юм. Бидний судалсан таван буруу ойлголт нь нийтлэг сэдвийг онцолж байна: AI нь хүний оюун ухаан, хяналтыг бүрэн орлохоос илүүтэй хамтран ажиллах түншийн хувьд хамгийн сайн ажилладаг. Эдгээр бодит байдлыг ойлгох нь зохих хүлээлтийг бий болгож, багуудад хиймэл оюун ухааныг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгодог.
Хиймэл оюун ухааны туршилтыг амжилттай нэвтрүүлэх гол түлхүүр нь түүнд тэнцвэртэй хэтийн төлөвтэй хандах явдал юм. Бодит зорилго тавьж, зөв хэрэгжүүлэх, сургахад цаг зарцуулж, хиймэл оюун ухааныг мөнгөн сум гэхээсээ илүү таны одоо байгаа туршилтын чадавхийг сайжруулах хэрэгсэл гэж хар. Ингэснээр та өөрийн багийг хиймэл оюун ухааны туршилтын жинхэнэ үр өгөөжийг хүртэхийн зэрэгцээ бодит бус хүлээлтээс зайлсхийх болно.
холбоотой Martech Zone Агуулга
