مقدّمة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في اختبار البرمجيات
وصف
مقدّمة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في اختبار البرمجيات
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الاختبار؟
يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على إنشاء محتوى جديد تلقائيًا مثل حالات الاختبار، بيانات الاختبار، وسيناريوهات الاختبار. هذا النموذج المبتكر يحسّن عمليات اختبار البرمجيات عبر الحدّ من العمل اليدويّ، وتعزيز تغطية الاختبار.
لماذا نستخدم الذكاء الاصطناعي في اختبار البرمجيات؟
يضفي الذكاء الاصطناعي على عمليات الاختبار مستوى جديد من الكفاءة والدقة. وهو يسمح بتطوير العمليات من خلال التالي:
- أتمتة المهام المتكررة:فبدل من الاعتماد على العمل اليدوي في إنشاء حالات الاختبار المتشابهة، فإن الذكاء الاصطناعي يمكنّه تلقائيًا مما يوفر وقت الجهد، ويمَكّن الفِرق من التركيز على مهام معقدّة.
- زيادة تغطية الاختبار:تتنوّع البيانات التي يوّلدها الذكاء الاصطناعي لتشمل جميع جوانب التطبيق بما فيها حالات الاستخدام المختلفة، ونقاط الضعف المحتمَلة، وهو ما يَضمَن تَحقيق تغطية واسعة للاختبار، ويرفع جودَته.
- تَحسين دقة كشف الأخطاء:بدعم قدراته على التحليل والمعالَجة الفائقة للبيانات، فإن الذكاء الاصطناعيّ يعزز دقّة اختبار البرنامج، وهو يَكتشف الأخطاء بمختلف أنوعها مما يساعِد على حلّها بسرعة قبل طرح البرمجيات للاستخدام.
أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدَمة في الاختبار
لإنشاء حالات الاختبار، ونجاح الاختبارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعيّ يتم الاستعانة بنماذج خاصّة باللّغة كبيرة الحجم، أمثلة: “جي بي تي 3” أو “جي بي تي 4”. فبالإضافة إلى معالَجة اللّغة بشكل ذكي
فإن هذه النماذج تولّد بيانات متنوعةً، لتغطية نطاق أوسع من الاختبارات، والتّأكد من تحقيق أعلى مستويات الجودة، والاعتمادية.
كيف يدعم الذكاء الاصطناعي الأتمتة في مجال الاختبار؟
للذكاء الاصطناعي مختلف الأدوات المحسّنة للاختبار، مثل: “تشات جي بي تي” ChatGPT، لهذه الأدوات العديد من الاستخدامات المهمّة.
فهي مفيدة في توليد حالات الاختبار تلقائيًا عبر المواصَفات المَطلوبة، إلى جانب تقليل عدد الأخطاء المبلّغ عنها تلقائيًا.
إضافةً إلى ما سبق فإن الذكاء الاصطناعي قادر على إيجاد بيانات متَناغِمة مع شروط وظروف معيّنة مشابِهةً لِبيئات المستخدم. وللمَزيد من الكفاءة يمكننا كذلك استِخدام مدخلات “أوبن أي إي” OpenAI. ذلك للمساعدة في تخصيص النّماذج. وبالتالي تحقيق توليد “دقيق، وفي الوقت المَناسب لحالات الاختبار. ”
أمثلة تطبيقيّة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال الاختبار
- توليد حالات الاختبار: توليد حالات اختبار جديدة بشكل تلقائي اعتمادًا على متَطلبات تطبيق محدد.
- بيانات الاختبار الآليّة: إيجاد بيانات جديدة للاختبار تشمل مختلف حالات الاستخدام والحالات المتطرفة لزيادة تغطية الاختبار.
- اكتشاف الأخطاء: كشف الأخطاء مبكرا خلال دورة حياة التطبيق بشكل أكثر فعاليّة من التّحليل التقليديّ للنتائج و التّعرف على الأخطاء تلقائيًا من خلال أنماط تكرار محدّدة.
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليديّ في الاختبار
- اختبار أسرع:تسريع إنشاء حالات الاختبار ووقت إنجازها، وتشغيلها مما يخَفّف عمليات ضغط الإنتاج بشكل ملحوظ.
- اختبار أكثر ذكاءً:مميز لا يَقتصر على الكفاءة الزّمنيّة، فهو يسمح بفحص جميع الأنظمة مبكّرًا أثناء دورة حياة البرمجيّة
و حلّ مشكِلاتها قبل طرح النّسخة النهائية للتّطبيق، ممّا يحسّن الجودة بشكل لا يمح. - فعاليّة من حيث التّكلفة:عبر إنجاز معظم عمليات الاختبار بشكل آلي، فإن الاعتماد على الذّكاء الاصطناعيّ في توليد هذه الحالات مخفض بشكل فعّال للتّكلفة، و هذا على المَدى القريب والطّويل معًا.
ماذا بعد؟
يبدأ قسم النّماذج الآليّة التالية بالغَوص في استخدامات التّقنيّات التّعليمية (نوكود) لِغير المختصّين بالبَرمجة
ستساعدك هذه النماذج في بناء إستراتيجيّتك الاختباريّة الذّكية خاصّة لو كنتَ مهندساً لِبرامج دون تَعمق في “البرمجيّات الخفيّة”.
و في هذا القسم ستتعلم كذلك توليد سيناريوهات الاختبار الخاصّة بك، وذلك دون كِتابة أي شيفرة خاصّة بالتّطبيق، وذلك بالاعتماد على واجِهة المستخدم للتّفاعل المَباشِر، والإنتاج.
هذه المقالة متاحة أيضًا بـ: English (الإنجليزية) Français (الفرنسية)
لا توجد بيانات متاحة
