“Αυτή είναι η πιο εντυπωσιακή εφαρμογή της μηχανικής μάθησης που έχω δει ποτέ”.
Mike Krieger, συνιδρυτής του Instagram.
Τα λόγια του Mike Krieger δεν είναι υπερβολικά. Ενώ το ML είναι ικανό για μερικά αξιοσημείωτα πράγματα όσον αφορά την ανάλυση δεδομένων και τις γνώσεις, το GitHub Copilot αλλάζει εντελώς το παιχνίδι λόγω της δυνητικής χρησιμότητας που μπορεί να προσφέρει στους προγραμματιστές προϊόντων σε όλο τον κόσμο.
Οι συν-πιλότοι κωδικοποίησης και το Generative AI βοηθούν τις ομάδες να ξεκλειδώσουν τεράστια οφέλη, όπως η επιτάχυνση του κύκλου ζωής της ανάπτυξης λογισμικού σε ασύλληπτες μέχρι σήμερα ταχύτητες. Ωστόσο, ο αντίκτυπος της τεχνολογίας στην RPA και στον έλεγχο λογισμικού είναι δύο από τα πιο συναρπαστικά σύνορα αυτής της καταπληκτικής τεχνολογίας.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε πώς οι συνεργάτες κωδικοποίησης και η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη έχουν αλλάξει τους κόσμους των δοκιμών λογισμικού και των RPA στο σήμερα, πριν διερευνήσουμε τις μελλοντικές επιπτώσεις τους στην τεχνολογία.
Copilots και Generative AI σε
ανάπτυξη λογισμικού: Α’ Δημοτικού
Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη και η κωδικοποίηση των συμπιλότων είναι σχετικά νεοεισερχόμενοι στο τοπίο της ανάπτυξης λογισμικού. Πριν συζητήσουμε την επίδρασή τους στο χώρο, αξίζει να δούμε το ιστορικό τους και τον τρόπο εργασίας τους.
1. Αυτόματοι κωδικοποιητές με τεχνητή νοημοσύνη
Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) έχουν βελτιωθεί αξιοσημείωτα τα τελευταία χρόνια. Καθώς το μέγεθος των συνόλων δεδομένων και η υπολογιστική ισχύς έχουν αυξηθεί εκθετικά, η ποιότητα των αποτελεσμάτων έχει αυξηθεί.
Υπάρχουν πολλές καθετοποιήσεις που μπορούν να επωφεληθούν από τα LLM. Ορισμένες από τις πιο γραπτές μεθόδους περιλαμβάνουν τη δημιουργία κειμένου, εικόνων, βίντεο και άλλων μορφών μέσων. Ωστόσο, ενώ αυτές οι περιπτώσεις χρήσης είναι εντυπωσιακές, υπάρχουν επιπτώσεις για τους προγραμματιστές που είναι ίσως πολύ πιο ενδιαφέρουσες.
Υπάρχουν διάφοροι αυτόματοι κωδικοποιητές LLM στην αγορά. Ωστόσο, το GitHub CoPilot είναι ίσως το πιο γνωστό και πιο επιτυχημένο. Μεγάλο μέρος του λόγου είναι ότι εκπαιδεύεται στο αποθετήριο GitHub. Έχει πρόσβαση σε εκατομμύρια παραδείγματα κώδικα ανοικτού κώδικα, βέλτιστες πρακτικές, αρχιτεκτονική εφαρμογών και άλλα για να μαθαίνει, γεγονός που του επιτρέπει να παρέχει υψηλής ποιότητας και ευέλικτα αποτελέσματα.
2. Πώς λειτουργούν οι κωδικοποιητές συγκυβερνήτες;
Ένας από τους ευκολότερους τρόπους για να μιλήσουμε για το πώς λειτουργούν οι συν-πιλότοι κωδικοποίησης είναι να εξετάσουμε το κορυφαίο προϊόν στο παιχνίδι, το GitHub CoPilot. Η εφαρμογή βασίζεται στο μοντέλο ChatGPT-3 της OpenAi.
Ακριβώς όπως το ChatGPT και παρόμοια LLM, το CoPilot βασίζεται σε δισεκατομμύρια παραμέτρους. Κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης του ChatGPT-3, η OpenAI άρχισε να δημιουργεί ένα ειδικό πρόγραμμα κωδικοποίησης που ονομάζεται OpenAI Codex. Η Microsoft αγόρασε αποκλειστική πρόσβαση στο προϊόν.
Ωστόσο, το βασικό στοιχείο εδώ είναι ότι η Microsoft κατείχε ήδη το GitHub. Αν είστε προγραμματιστής, θα γνωρίζετε τα πάντα για το GitHub. Βασικά, πρόκειται για μια διαδικτυακή πλατφόρμα που χρησιμοποιείται για τον έλεγχο εκδόσεων και τη συνεργασία σε έργα ανάπτυξης λογισμικού. Εκπαίδευσαν τον κώδικα OpenAI Codex στη βιβλιοθήκη GitHub που περιείχε εκατομμύρια γραμμές δημόσιου κώδικα ανοικτού κώδικα.
Το CoPilot χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση για να βρίσκει μοτίβα και σχέσεις μεταξύ των γραμμών κώδικα. Ακριβώς όπως το ChatGPT, εξετάζει μια λέξη ή μια γραμμή και υπολογίζει την πιθανότητα του τι θα ακολουθήσει με βάση ένα τεράστιο αποθετήριο ιστορικών δεδομένων.
Η δύναμη των συν-πιλότων τεχνητής νοημοσύνης έγκειται στην ικανότητά τους να προτείνουν αποσπάσματα κώδικα κατά την επεξεργασία από τους προγραμματιστές. Σκεφτείτε το σαν μια υπερτροφοδοτούμενη αυτόματη συμπλήρωση για κωδικοποίηση. Καθώς οι προγραμματιστές εισάγουν μια γραμμή κώδικα, το LLM συγκρίνει την αρχή αυτού του κώδικα με την τεράστια βιβλιοθήκη προηγούμενων έργων. Από εκεί και πέρα, προτείνει πιθανολογικές γραμμές και νέες γραμμές κώδικα.
Τα προφανή οφέλη εδώ είναι ότι οι προγραμματιστές μπορούν να εξοικονομήσουν απίστευτο χρόνο μέσω αυτής της αυτόματης συμπλήρωσης. Αυξάνει την παραγωγικότητα και, σε πολλές περιπτώσεις, την ακρίβεια του κώδικα.
3. Τι γίνεται με τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη για την κωδικοποίηση και την ανάπτυξη;
Όπως μπορείτε να δείτε από την ιστορία του CoPilot, η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη και οι Copilots έχουν παρόμοιες ρίζες. Είναι και οι δύο τεχνολογίες που χρησιμοποιούν στατιστικές πιθανότητες για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με το τι χρειάζονται οι χρήστες με βάση τεκμαρτές πληροφορίες.
Ωστόσο, η μεγάλη διαφορά μεταξύ του λογισμικού copiloting και της δημιουργικής ΤΝ είναι ότι η τελευταία βασίζεται σε προτροπές. Με λίγα λόγια, αυτό σημαίνει ότι οι χρήστες εισάγουν ένα σύνολο γραπτών οδηγιών στη μηχανή και αυτή παράγει περιεχόμενο. Όπως γνωρίζει όποιος έχει χρησιμοποιήσει το ChatGPT ή παρόμοιες εφαρμογές, αυτή η έξοδος μπορεί να έχει τη μορφή κειμένου, εικόνων, βίντεο ή κώδικα.
Έτσι, αν και οι μέθοδοι που χρησιμοποιούν οι κωδικοποιητές για να καταλήξουν σε αυτοματοποιημένη κωδικοποίηση είναι διαφορετικές, μπορούμε να τις τοποθετήσουμε κάτω από μια παρόμοια ομπρέλα αυτοματοποιημένης ή γεννητικής κωδικοποίησης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.
Η εξέλιξη των δοκιμών λογισμικού
Η δοκιμή λογισμικού ανταποκρίνεται και εξελίσσεται συνεχώς. Μέσα σε λίγες δεκαετίες, έχει αλλάξει και μεταμορφωθεί για να ανταποκριθεί στις νέες απαιτήσεις και να χρησιμοποιήσει τις εξελίξεις της τεχνολογίας.
1. Χειροκίνητη δοκιμή:
Οι πρώτες ημέρες των δοκιμών λογισμικού περιλάμβαναν χειροκίνητες δοκιμές. Αυτό το είδος δοκιμών ήταν ακριβό και χρονοβόρο, επειδή απαιτούσε από τους ειδικούς QA να εξετάζουν το λογισμικό με μια λεπτή οδοντωτή χτένα, αναπτύσσοντας μια σειρά περιπτώσεων δοκιμών, εκτελώντας και καταγράφοντας τα αποτελέσματα, προγραμματίζοντας διορθώσεις και επαναλαμβάνοντας τη διαδικασία.
Η διασφάλιση ότι όλα τα πιθανά σενάρια και καταστάσεις καλύπτονταν από αυτές τις δοκιμές αποτελούσε μεγάλη πρόκληση, και όταν προστεθεί ο χρόνος και το κόστος που συνεπάγονταν, οι χειροκίνητες δοκιμές ήταν εντατικές σε πόρους. Ήταν επίσης ιδιαίτερα επιρρεπές σε ανθρώπινα λάθη, τα οποία ενισχύονταν από τις περιορισμένες επιλογές διανομής, πράγμα που σήμαινε ότι τυχόν μη ανακαλυφθέντα σφάλματα ήταν δύσκολο να επιδιορθωθούν γρήγορα.
2. Δοκιμές με σενάριο:
Οι σεναριακές δοκιμές αποτέλεσαν ένα τεράστιο βήμα προς τα εμπρός για την κοινότητα του QA. Αντί να εξετάζουν χειροκίνητα τον κώδικα και τα σενάρια δοκιμών, οι προγραμματιστές ήταν σε θέση να γράφουν προγράμματα που μπορούσαν να δοκιμάζουν το λογισμικό αυτόματα. Τα μεγάλα πλεονεκτήματα ήταν ότι οι δοκιμές έγιναν πιο αποτελεσματικές και λιγότερο επιρρεπείς σε ανθρώπινα λάθη. Ωστόσο, η επίτευξη αυτού του στόχου απαιτούσε εξειδικευμένο, ακριβή και χρονοβόρο σχεδιασμό και κωδικοποίηση για να εξασφαλιστεί η πλήρης κάλυψη.
3. Αυτοματοποίηση δοκιμών:
Η αυτοματοποίηση δοκιμών ήταν η επόμενη εξέλιξη των δοκιμών. Εργαλεία όπως το ZAPTEST μπόρεσαν να προσφέρουν στους προγραμματιστές όλα τα πλεονεκτήματα των δοκιμών με σενάρια, αλλά με μια διεπαφή χωρίς κώδικα. Και πάλι, τα σημαντικά οφέλη εδώ ήταν η εξοικονόμηση χρόνου, οι επαναχρησιμοποιήσιμες και προσαρμόσιμες δοκιμές, οι δοκιμές UI και API και οι δοκιμές πολλαπλών πλατφορμών και συσκευών.
4. Δοκιμές με βάση τα δεδομένα:
Η δοκιμή βάσει δεδομένων ήταν η λύση στο πρόβλημα της δοκιμής λογισμικού που επεξεργάζεται διάφορα σύνολα δεδομένων. Και πάλι, πρόκειται για μια μορφή αυτοματοποίησης δοκιμών, αλλά αυτή η μέθοδος περιλαμβάνει τη δημιουργία σεναρίων δοκιμών και την εκτέλεσή τους σε σύνολο δεδομένων που έχουν οριστεί. Αυτός ο τύπος δοκιμών επέτρεψε στους προγραμματιστές να εργάζονται ταχύτερα, να απομονώνουν τις δοκιμές και να μειώνουν το χρόνο επανάληψης των περιπτώσεων δοκιμών.
5. Γενετικές δοκιμές τεχνητής νοημοσύνης:
Οι δοκιμές με δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη είναι η νεότερη καινοτομία στον τομέα των δοκιμών λογισμικού. Με τη χρήση LLM, οι ομάδες QA μπορούν να δημιουργήσουν περιπτώσεις δοκιμών και δεδομένα δοκιμών που συμβάλλουν στην επιτάχυνση της διαδικασίας δοκιμών. Αυτές οι περιπτώσεις δοκιμών είναι εξαιρετικά ευέλικτες και επεξεργάσιμες, γεγονός που βοηθά τους προγραμματιστές να επαναχρησιμοποιούν και να επαναχρησιμοποιούν τις δοκιμές και να αυξάνουν σημαντικά το πεδίο εφαρμογής των δοκιμών.
Σημερινή χρήση των συγκυβερνητών και
Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στις δοκιμές λογισμικού και RPA
Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη και οι συμπιλότοι είχαν μεγάλο αντίκτυπο στις δοκιμές λογισμικού. Ωστόσο, αντί να αντικαταστήσουν άμεσα τους προγραμματιστές, τα εργαλεία αυτά βοήθησαν στην ενίσχυση των δοκιμαστών. Εν ολίγοις, βοηθούν τους προγραμματιστές να γίνουν ταχύτεροι και αποτελεσματικότεροι και, σε πολλές περιπτώσεις, ενισχύουν την ποιότητα των δοκιμών.
Το
Έρευνα για τους προγραμματιστές του Stack Overflow από το 2023
προσφέρει κάποιες πληροφορίες σχετικά με τη σημερινή χρήση των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στην κοινότητα ανάπτυξης λογισμικού. Ένα από τα πιο ενδιαφέροντα σημεία της έρευνας έδειξε ότι ενώ λίγο περισσότεροι από τους μισούς προγραμματιστές δήλωσαν ότι ενδιαφέρονται για εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για δοκιμές λογισμικού, λιγότερο από το 3% δήλωσε ότι εμπιστεύεται αυτά τα εργαλεία. Επιπλέον, μόλις 1 στους 4 δήλωσε ότι χρησιμοποιεί σήμερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για δοκιμές λογισμικού.
Το ενδιαφέρον σε αυτά τα στατιστικά στοιχεία είναι ότι δείχνουν ότι η χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ακόμη ευρέως διαδεδομένη και ότι οι πρώτοι χρήστες μπορούν ακόμη να αποκτήσουν πλεονέκτημα.
1. Περιπτώσεις χρήσης Copilot και Generative AI στη δοκιμή λογισμικού και RPA
Τα Copilots και η Generative AI επηρεάζουν κάθε τομέα της ανάπτυξης λογισμικού. Ακολουθούν μερικοί από τους τρόπους με τους οποίους η τεχνολογία μπορεί να βοηθήσει στη δοκιμή λογισμικού και την RPA.
Ανάλυση απαιτήσεων
Η ανάλυση απαιτήσεων αποτελεί βασικό μέρος του κύκλου ζωής της ανάπτυξης λογισμικού. Η διαδικασία περιλαμβάνει την κατανόηση των απαιτήσεων των ενδιαφερομένων μερών και των διαφόρων χαρακτηριστικών που απαιτούνται για την κατασκευή ενός λογισμικού. Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις ομάδες με την ιδεοληψία, παρουσιάζοντας νέες ιδέες και προοπτικές.
Σχεδιασμός δοκιμών
Αφού κατανοηθούν καλά οι απαιτήσεις δοκιμών, οι ομάδες QA πρέπει να αναλύσουν τα πράγματα σε ένα χρονοδιάγραμμα για να εξασφαλίσουν επαρκή κάλυψη δοκιμών. Αυτό το είδος εργασίας απαιτεί τεχνογνωσία και εμπειρία, αλλά η Generative AI μπορεί να υποστηρίξει τις ομάδες μέσω παραδειγμάτων και οδηγών, καθώς και να κάνει συστάσεις για συγκεκριμένα εργαλεία και βέλτιστες πρακτικές για τις μοναδικές απαιτήσεις τους.
Δημιουργία περιπτώσεων δοκιμής
Οι ομάδες QA μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα LLMs για να αναλύσουν τον κώδικα, τις απαιτήσεις των χρηστών και τις προδιαγραφές λογισμικού για να κατανοήσουν τις υποκείμενες σχέσεις πίσω από το σύστημα. Μόλις η ΤΝ κατανοήσει τις εισόδους και τις εξόδους και τις αναμενόμενες συμπεριφορές του λογισμικού, μπορεί να αρχίσει να δημιουργεί περιπτώσεις δοκιμών που θα δοκιμάζουν το λογισμικό.
Τα οφέλη εδώ υπερβαίνουν την εξοικονόμηση χρόνου και τη χειροκίνητη κωδικοποίηση. Η δημιουργία περιπτώσεων δοκιμών τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να οδηγήσει σε πιο ολοκληρωμένη κάλυψη, επειδή μπορεί να εξερευνήσει περιοχές που οι μηχανικοί QA μπορεί να μην εξετάσουν, οδηγώντας σε πιο αξιόπιστες κατασκευές.
Εύρεση και επίλυση σφαλμάτων
Η μηχανική μάθηση επιτρέπει στους επαγγελματίες του QA να μειώσουν σημαντικά το χρόνο που απαιτείται για τον εντοπισμό και την επίλυση σφαλμάτων. Στη δοκιμή λογισμικού, πολλά σφάλματα εντοπίζονται εύκολα. Ωστόσο, σε πολλά σενάρια, πρόκειται για μια επίπονη και χρονοβόρα διαδικασία. Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκτελέσει ελέγχους σε κλάσμα του χρόνου των χειρωνακτικών εργαζομένων και να βοηθήσει στην ανάδειξη ακόμη και των πιο επίμονων σφαλμάτων. Επιπλέον, αυτά τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να επιλύουν τα σφάλματα που εντοπίζουν, εξοικονομώντας ατελείωτο χρόνο για τις ομάδες QA.
Δοκιμές UI
Τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προσομοιώσουν μια σειρά από συμπεριφορές και αλληλεπιδράσεις χρηστών με συστήματα λογισμικού. Οι μέθοδοι μπορούν να δώσουν στις ομάδες ανάπτυξης την αυτοπεποίθηση ότι η διεπαφή τους μπορεί να χειριστεί ένα ευρύ φάσμα χρήσεων ανθρώπου-υπολογιστή. Επιπλέον, το Generative AI μπορεί επίσης να αναλύσει δεδομένα διεπαφής χρήστη και heatmaps και να κάνει προτάσεις για το πώς να βελτιώσει το UI και να το κάνει πιο φιλικό προς το χρήστη.
Το μέλλον των συγκυβερνητών και της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης
σε δοκιμές λογισμικού και RPA
Ενώ η σημερινή χρήση των συν-πιλότων και της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης στην αυτοματοποίηση λογισμικού είναι ήδη συναρπαστική, το μέλλον υπόσχεται ακόμη περισσότερα.
Το μέλλον του copilot και της Generative AI εξαρτάται από τις βελτιώσεις που μπορούν να γίνουν στα προϊόντα. Μια πρόσφατη μελέτη από το Πανεπιστήμιο Purdue, με τίτλο Ποιος απαντά καλύτερα; Μια εις βάθος ανάλυση των απαντήσεων του ChatGPT και του Stack Overflow σε ερωτήσεις μηχανικής λογισμικού υπογραμμίζει ορισμένους από τους περιορισμούς των μοντέλων Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης.
Οι ερευνητές έδωσαν στο ChatGPT πάνω από 500 ερωτήσεις από το Stack Overflow. Το εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης απάντησε σε περισσότερες από τις μισές ερωτήσεις με ανακρίβεια. Τώρα, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι ένα από τα σημαντικότερα ζητήματα που σημείωσαν οι ερευνητές ήταν ότι η τεχνητή νοημοσύνη απέτυχε συχνότερα επειδή δεν κατανοούσε σωστά τις ερωτήσεις. Αυτή η λεπτομέρεια υπογραμμίζει τη σημασία της άμεσης μηχανικής στο πλαίσιο της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης.
Επιπλέον, τόσο η Google όσο και η Amazon διεξήγαγαν ανεξάρτητες δοκιμές φέτος για να εξετάσουν την ποιότητα των εργαλείων Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε περιβάλλον ερωτήσεων συνέντευξης. Και στις δύο περιπτώσεις, το εργαλείο κατάφερε να απαντήσει στις ερωτήσεις του τεστ αρκετά καλά ώστε να πάρει τη θέση, όπως αναφέρει το
CNBC
και
Business Inside
, αντίστοιχα.
Έτσι, είναι σαφές ότι βρισκόμαστε σε ένα σημείο αυτής της τεχνολογίας όπου οι δυνατότητες είναι υπαρκτές, αλλά πρέπει να διευθετηθούν ορισμένα δευτερεύοντα ζητήματα. Η κλίμακα με την οποία έχουν βελτιωθεί αυτά τα εργαλεία τα τελευταία χρόνια μας δίνει την πεποίθηση ότι θα φτάσει στο απαιτούμενο επίπεδο και πιθανώς νωρίτερα από το χρονοδιάγραμμα.
Τώρα, μπορούμε να ρίξουμε μια ματιά σε μερικούς από τους τομείς στους οποίους αυτές οι τεχνολογίες θα επηρεάσουν το μέλλον των δοκιμών ανάπτυξης λογισμικού.
1. Υπεραυτοματισμός
Η υπεραυτοματοποίηση περιγράφει έναν προορισμό στην εξέλιξη της επιχείρησης, όπου κάθε διαδικασία που μπορεί να αυτοματοποιηθεί θα αυτοματοποιηθεί. Πρόκειται για μια ολιστική προσέγγιση της παραγωγικότητας που είναι σε μεγάλο βαθμό διασυνδεδεμένη.
Όσον αφορά την ανάπτυξη λογισμικού, δεν είναι δύσκολο να φανταστεί κανείς ένα κεντρικό σύστημα με εποπτεία των απαιτήσεων των επιχειρηματικών διαδικασιών. Το σύστημα θα κατανοεί και θα εντοπίζει τις ανάγκες και την αποτελεσματικότητα και θα εντοπίζει συνεχώς τους τομείς που πρέπει να βελτιωθούν μέσω της τεχνολογίας.
Καθώς οι επιχειρήσεις θα εξελίσσονται, αυτά τα κεντρικά συστήματα θα χρησιμοποιούν την Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη για να δημιουργούν εφαρμογές που θα επιλύουν αυτόματα τα σημεία συμφόρησης και τις ανεπάρκειες ή ίσως θα προωθούν συγκεκριμένες εργασίες στους μηχανικούς για να τις ολοκληρώσουν.
2. Σχεδιασμός αρχιτεκτονικών λογισμικού
Με επαρκή δεδομένα, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να κατανοήσουν τις βέλτιστες πρακτικές αρχιτεκτονικής λογισμικού και να βρουν τρόπους βελτίωσης αυτών των σχεδίων για μέγιστη αποδοτικότητα. Η μηχανική μάθηση αφορά την εύρεση μοτίβων και σχέσεων που είναι πέρα από το πεδίο εφαρμογής του ανθρώπινου μυαλού.
Εάν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν επαρκή γνώση μιας ποικιλίας εφαρμογών, μπορούμε να τους δώσουμε εντολή να λυγίσουν προηγούμενες αρχιτεκτονικές προς νέες απαιτήσεις, οδηγώντας σε πιο αποδοτικές κατασκευές ή ακόμη και σε ιδέες που διαφορετικά δεν θα λαμβάνονταν υπόψη.
3. Εκσυγχρονισμός παλαιών συστημάτων
Παρόλο που κανένα λογισμικό δεν είναι ποτέ τέλειο, υπάρχουν πολλά εργαλεία που εξακολουθούν να κάνουν εξαιρετική δουλειά και είναι τόσο βαθιά ενσωματωμένα στην υποδομή μιας εταιρείας που είναι δύσκολο να αντικατασταθούν. Η προσαρμογή αυτών των συστημάτων μπορεί να είναι μια αγγαρεία, ειδικά αν έχουν γραφτεί με κώδικα λογισμικού που έχει ξεπεραστεί από τη μόδα.
Στο μέλλον, τα εργαλεία Generative AI θα είναι σε θέση να μετατρέψουν αυτόν τον κώδικα στη γλώσσα της ημέρας, επιτρέποντας στις ομάδες να διατηρήσουν τα παλαιά τους συστήματα και, σε πολλές περιπτώσεις, να τα βελτιώσουν.
4. Ενίσχυση της ανάπτυξης χαμηλού και μηδενικού κώδικα
Μία από τις προκλήσεις της αυτοματοποίησης των δοκιμών λογισμικού μέσω εργαλείων Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης που εντοπίσαμε παραπάνω ήταν η κατάσταση όπου ο κωδικοποιητής δεν είχε τη γνώση και την εμπειρία να επαληθεύσει την έξοδο.
Οι συν-πιλότοι τεχνητής νοημοσύνης θα βοηθήσουν στην ενίσχυση των εργαλείων χαμηλού κώδικα, κάνοντας καλύτερες προτάσεις που οδηγούν σε εύρωστες εφαρμογές. Τα εξελιγμένα εργαλεία δοκιμών θα επιτρέψουν στους ανθρώπινους χειριστές να έχουν ελεύθερη δημιουργική ελευθερία, ενώ θα επικυρώνουν συνεχώς το έργο τους και θα ανοίγουν την πόρτα σε μη τεχνικούς επαγγελματίες για την κατασκευή των εφαρμογών που χρειάζονται.
Οφέλη της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης στη δοκιμή λογισμικού
Η χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης για δοκιμές λογισμικού έχει πολλά πλεονεκτήματα που την καθιστούν ελκυστική επιλογή για τις ομάδες ανάπτυξης που θέλουν να εργάζονται ταχύτερα, χωρίς όμως να κάνουν συμβιβασμούς στην ποιότητα.
1. Επιτάχυνση του κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού
Οι προγραμματιστές βρίσκονται υπό συνεχή πίεση να εργάζονται πολλές ώρες για να εξασφαλίσουν ότι το λογισμικό και τα νέα χαρακτηριστικά θα κυκλοφορήσουν εγκαίρως στην αγορά. Ενώ οι μεθοδολογίες Agile/DevOps έχουν εξασφαλίσει ότι η ανάπτυξη είναι πιο αποδοτική, εξακολουθούν να υπάρχουν μεμονωμένα στάδια ανάπτυξης που μπορούν να επωφεληθούν από περαιτέρω εξορθολογισμό.
Τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπουν στις ομάδες δοκιμών να αντιμετωπίσουν διάφορα στάδια του SDLC, από τη δημιουργία πρωτοτύπων έως τη δοκιμή του UI.
2. Ολοκληρωμένη ανίχνευση σφαλμάτων
Μία από τις πιο ισχυρές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στη δοκιμή λογισμικού προέρχεται από την ικανότητα της τεχνολογίας να συγκρίνει μεγάλα σύνολα δεδομένων. Τα εργαλεία ML μπορούν να αναλύσουν τεράστια σύνολα δεδομένων (συμπεριλαμβανομένου του κώδικα) για να δημιουργήσουν ένα αποθετήριο πληροφοριών και αναμενόμενων μοντέλων.
Όταν οι προγραμματιστές δεσμεύουν κώδικα, μπορούν να τον συγκρίνουν με αυτά τα μοντέλα, τα οποία μπορούν να αναδείξουν απροσδόκητα σενάρια, εξαρτήσεις και τρωτά σημεία, επιτρέποντας τη βελτίωση του κώδικα καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδικασίας ανάπτυξης.
3. Βελτιωμένη κάλυψη δοκιμών
Τα εργαλεία μηχανικής μάθησης έχουν κατασκευαστεί για να αναλύουν και να κατανοούν τεράστια σύνολα δεδομένων. Όταν εφαρμόζεται στις δοκιμές λογισμικού, επιτρέπει στις ομάδες να αυξήσουν το πεδίο εφαρμογής των δοκιμών λογισμικού τους. Τα οφέλη είναι πέρα από την αφαίρεση της ανθρώπινης εργασίας από την εξίσωση για την εξοικονόμηση χρημάτων.Η ΤΝ οδηγεί επίσης σε έναν πολύ πιο ολοκληρωμένο τύπο δοκιμών που επιτρέπει τη βελτίωση της ανίχνευσης σφαλμάτων σε ένα πολύπλοκο σύνολο σεναρίων.
4. Μειωμένο κόστος
Σε σύγκριση με την πρόσληψη μιας ομάδας μηχανικών QA και τη χρησιμοποίησή τους για επαναλαμβανόμενες και χρονοβόρες εργασίες ελέγχου λογισμικού, το Generative AI και το RPA είναι ταχύτερα και πιο οικονομικά αποδοτικά.
Καθώς ο κόσμος της ανάπτυξης λογισμικού γίνεται όλο και πιο ανταγωνιστικός, η εξεύρεση τρόπων για την παράδοση ποιοτικών και ανθεκτικών προϊόντων εντός του προϋπολογισμού αυξάνει τη σημασία της. Τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης και οι συν-πιλότοι μπορούν να μειώσουν την εξάρτηση από τους μηχανικούς και να τους επιτρέψουν να εκτελούν εργασίες με γνώμονα την αξία και να οδηγήσουν σε λιγότερο διογκωμένες κατασκευές.
Μήπως τα εργαλεία Generative AI σημαίνουν το τέλος
των ανθρώπινων μηχανικών λογισμικού;
Παρά τα προφανή οφέλη τους, κάθε εργαλείο αυτοματοποίησης μπορεί να προκαλέσει στους εργαζόμενους ένα επίπεδο ανησυχίας για το μέλλον τους. Ενώ αυτή είναι μια φυσιολογική αντίδραση, η ταχύτητα και το εύρος της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης σημαίνουν ότι οι ανησυχίες είναι πιο εκτεταμένες από το συνηθισμένο. Ενώ αυτά τα εργαλεία έχουν τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσουν πολλές εργασίες, δεν μπορούν να εκτελέσουν κάθε εργασία που κάνουν οι μηχανικοί λογισμικού. Η κατανόηση των δυνατοτήτων της τεχνολογίας, καθώς και των περιορισμών τους, είναι απαραίτητη για τους μηχανικούς και τους ηγέτες.
Το πρώτο πράγμα που πρέπει να θυμάται ο κόσμος είναι ότι τα εργαλεία αυτοματοποίησης δοκιμών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη υπάρχουν στην αγορά εδώ και αρκετό καιρό. Ωστόσο, η φιλική προς τον χρήστη φύση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης την καθιστά ικανή για περαιτέρω ευελιξία.
Ένα από τα πρώτα πράγματα που πρέπει να λάβουμε υπόψη μας είναι ότι η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη λειτουργεί καλύτερα για αποτελέσματα που μπορούν να επαληθευτούν. Αυτό είναι ένα βασικό σημείο. Η φύση του τρόπου με τον οποίο εκπαιδεύονται οι LLMs σημαίνει ότι θα κάνουν ό,τι μπορούν για να σας δώσουν μια απάντηση, ακόμη και αν αυτό ενίοτε σημαίνει “παραισθήσεις” γεγονότων, αναφορών και επιχειρημάτων.
Τώρα, αν έχετε επαρκείς γνώσεις κωδικοποίησης, θα είστε σε θέση να διαβάσετε και να επαληθεύσετε οποιοδήποτε κείμενο που παράγει η Generative AI και να εντοπίσετε πιθανά σφάλματα. Αν είστε ένας προγραμματιστής πολίτης που χρησιμοποιεί τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη αντί να είναι σε θέση να κωδικοποιεί, δεν θα είστε τόσο ικανοί να εντοπίσετε αυτά τα λάθη.
Έτσι, αν το δούμε από αυτή την οπτική γωνία, οι εξειδικευμένοι μηχανικοί θα εξακολουθήσουν να αποτελούν κρίσιμο μέρος του οικοσυστήματος ανάπτυξης λογισμικού. Θα εξακολουθήσουν να υποχρεούνται να εξετάζονται τόσο σε εποπτικό όσο και σε πρακτικό επίπεδο.
Ένας άλλος περιορισμός της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης για τον έλεγχο λογισμικού αφορά τον έλεγχο κινητών συσκευών. Για παράδειγμα, το ChatGPT είναι μια καλή επιλογή για τη δοκιμή των διεπαφών χρήστη ιστοσελίδας. Ωστόσο, δεν έχει πρόσβαση σε διαφορετικές κινητές συσκευές. Με τόσες πολλές διαφορετικές συσκευές και μοντέλα στην αγορά, υπολείπεται του σημερινού λογισμικού αυτοματοποίησης δοκιμών όπως το ZAPTEST. Αυτό το πρόβλημα δεν είναι ούτε ένα μικρό εμπόδιο. Περισσότερο από
το ήμισυ του συνόλου της χρήσης του διαδικτύου προέρχεται από κινητά τηλέφωνα
, και ο αριθμός αυτός αυξάνεται κάθε χρόνο.
Έτσι, ενώ η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη θα πάρει πολλά καθήκοντα από τους προγραμματιστές, δεν θα καταστήσει αυτούς τους επαγγελματίες παρωχημένους χωρίς τεράστιες αλλαγές στην υποδομή δοκιμών και τη δυνατότητα επαλήθευσης των αποτελεσμάτων.
Τελικές σκέψεις
Οι δοκιμές λογισμικού και η RPA βρίσκονται σε μια συνεχή πορεία βελτίωσης. Καθώς εμφανίζονται νέες τεχνολογίες και μέθοδοι, και οι δύο κλάδοι απορροφούν τις βέλτιστες πρακτικές για να βοηθήσουν τις ομάδες QA να παρέχουν ταχύτερες και πιο ολοκληρωμένες δοκιμές σε ένα κλάσμα της τιμής των χειροκίνητων δοκιμών.
Ενώ η βελτίωση του πεδίου εφαρμογής των δοκιμών και η μείωση του ανθρώπινου λάθους και του κόστους είναι μερικά από τα πιο προφανή οφέλη των δοκιμών με τεχνητή νοημοσύνη, βοηθούν επίσης τις ομάδες να υιοθετήσουν μια προσέγγιση συνεχούς ολοκλήρωσης και αγωγών ανάπτυξης (CI/CD).
Με τις προσδοκίες των καταναλωτών και τον ανταγωνισμό να είναι υψηλότερος από ποτέ, η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει στις ομάδες έναν τρόπο να παρέχουν γρήγορες και αποτελεσματικές δοκιμές χωρίς συμβιβασμούς στην ποιότητα.
