أحدثت الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي طفرة في مجال أتمتة الاختبارات فهي أسرع وأكثر كفاءة وموثوقيّة. يتجاوز الذكاء الاصطناعي قيود أتمتة الاختبارات التقليدية من خلال دمْج تعلّم الآلة والنماذج الضخمة ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليل التنبّئي لأتمتة المهام المعقدة بدقة أكبر مما يوفّر الكفاءة والفعالية من حيث التكلفة والقُدْرة على التكيّف.

سيُحدِث الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في جودة البرمجيات من خلال المساعدة في تحسين تغطية الاختبارات (test coverage) والحد من تسرّب العيوب (defect leakage) وتحسين كفاءة الاختبار (testing efficiency). إنه قوّة ستُحدِث تغييرًا جذريًا في ضمان جودة البرمجيات.

دعونا نلقي نظرة على الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في أتمتة الاختبارات.

إنشاء حالات الاختبار (Test Cases)

تعتمد الأتمتة التقليدية على نصوص برمجية (scripts) مُعَدّة مُسبقًا وبالتالي تتطلّب تحديثًا مُستمرًا. لكن تعلّم الآلة (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) يستخدمان أدوات مُدعّمة بالذكاء الاصطناعي لتطوير حالات الاختبار وتحسينها تلقائيًا باستمرار مما يُقلّل من الجهد المبذول في وقت التشغيل (run time).

يُعزز استخدام خوارزميات تعلّم الآلة الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال تحليل قاعدة البيانات البرمجية الحالية (codebase) لتحديد المناطق الحرجة للاختبار بالإضافة إلى توليد حالات اختبار لوظائف برمجية معيّنة. يُسهم هذا في تحسين الكفاءة ونطاق التغطية لحالات الاختبار.

ثانيًا، يُمكِن للتحليلات التنبّؤية (predictive analytics) تحليل بيانات العيوب السابقة (defects) لتحديد أولويّات حالات الاختبار من خلال التركيز على المكوّنات عالية المخاطر (high-risk components). من خلال تحسين حالات الاختبار باستخدام الذكاء الاصطناعي، يتم تقليل التكرار ويُصبح التنفيذ أكثر فعالية وفي النهاية تزداد موثوقية البرنامج.

التنبّؤ بالعيوب (Defect Prediction)

يتبَع الاختبار التقليدي نهجًا تفاعليًا (reactive approach) أي أنه يحدّد العيوب بعد حدوثها. أما الذكاء الاصطناعي فيُحوّل هذا النهج إلى نهج استباقي (proactive approach) حيث يكون التنبّؤ بالعيوب أكثر دقة. تستطيع النماذج المُدارة بالذكاء الاصطناعي التنبّؤ بنقاط الفشل المحتملة في تطبيقات البرمجيات حتى قبل حدوثها استنادًا إلى تحليل بيانات الاختبارات السابقة ونتائجها وتغييرات الكود لتحديد الأنماط (patterns) والأجزاء عالية الخطورة.

تُستخدَم خوارزميات تعلّم الآلة كنماذج للتنبّؤ بالعيوب بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لربط مشكلات البرامج السابقة بتغييرات الكود الحالية وتمكين المعلومات المفيدة حول مناطق المخاطر الأعلى (areas of higher risk).

يُحسّن هذا النهج أيضًا كفاءة اكتشاف العيوب ويُقلّل الاعتماد على التصحيح اليدوي (manual debugging). يُساعِد اختبار الذكاء الاصطناعي السحابي على التنبّؤ بالعيوب بدقة أكبر باستخدام قوّة حوسبة قابلة للتطوير لإجراء اختبارات آلية آنيّة كما يُوفّر تغذية راجعة فوريّة تُمكّن من اكتشاف العيوب وحلّها بشكل أسرع.

الأتمتة ذاتية التحديث (Self-Healing)

من أحدث الابتكارات في استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الاختبارات تطوير أُطُر عمل ذكاء اصطناعي ذاتية التحديث (self-healing AI frameworks). غالبًا ما تتطلّب التغييرات في سلوك البرامج تحديثًا متكررًا لنصوص الاختبار الآلي التقليدية (scripts) مما يُشكّل بدوره تحدّيًا في صيانتها.

هذه المشكلة يتم معالجتها من خلال آليّات التحديث الذاتي المدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI powered self-healing mechanisms). تُحدّد هذه الآليّات نصوص الاختبار (scripts) وتُعدّلها ديناميكيًا وفقًا لتعديلات البرنامج. تستخدم هذه الأُطُر تعلّم الآلة لاكتشاف التعديلات ومن ثمّ تحديث نصوص الاختبار (scripts) تلقائيًا مما يضمن عدم انقطاع تنفيذ الاختبارات بسبب تحديثات البرنامج.

تُعَد أتمتة الاختبارات ذاتية التحديث أحد أهم الإنجازات في مجال الاختبارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AI driven testing) حيث تتكيّف نصوص الاختبار (test scripts) مع التغييرات في واجهة المستخدم (UI). تستخدم Testim و Applitools الذكاء الاصطناعي للتحقق من التغييرات في عناصر واجهة المستخدم ثم تقوم بتعديل نصوص الاختبار (test scripts) وفقًا لذلك. علاوة على ذلك، تربط مجموعات الاختبارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AI driven test suites) نتائج الاختبارات السابقة للتنبّؤ بنقاط الفشل المحتملة بالإضافة إلى ترتيب تنفيذ الاختبارات.

تحسين التكلفة (Cost Optimization)

يُسهم الاختبار المدفوع بالذكاء الاصطناعي في تجاوز عوائق سرعة إدارة العيوب وكفاءة الموازنة العامة (budgeting) مُحدِثًا تغييرًا جذريًا. يُؤدّي دمْج إطار عمل الأتمتة القائم على الذكاء الاصطناعي في التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) إلى زيادة هائلة في الإنتاجية وتسريع طرح المنتجات في السوق.

شهدَ تطوير البرمجيات الحديث ازديادًا في استخدام أتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مما يوفّر سرعة في التنفيذ وقابليّة أفضل للتكيّف (adaptability) واكتشافًا أكثر فعاليّة للأخطاء. ومع تبنّي الجهات على نطاق واسع لمنهجيات DevOps و CI/CD، حسّنت أتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في موثوقية البرمجيات بشكل ملحوظ مع تقليل التكاليف.

التحدّيات

على الرغم من مزاياها العديدة، إلا أن هناك تحدّيات قليلة يتعيّن علينا التغلّب عليها قبل اعتماد أتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. هذه التحدّيات هي:

• التحدّي الأكبر هو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات عالية الجودة. في حال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات غير صحيحة أو متحيّزة، قد تكون تنبّؤات الاختبار ونتائج الأتمتة غير موثوقة وغير عادلة. يُعدّ ضمان استخدام مجموعة بيانات واسعة وتمثيليّة (representative) لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لنتائج الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• يتطلّب اختبار البرمجيات كوادر مؤهّلة تتمتع بخبرة في الذكاء الاصطناعي واختبار البرمجيات وهو ما يلزم لدمْج الذكاء الاصطناعي في أُطُر الاختبار الحالية (frameworks). لتطبيق منهجيات اختبار تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يتعيّن على الجهات الاستثمار في تدريب وتطوير مهارات فريق الاختبار.
• يُعدّ الامتثال التنظيمي والأمن (regulatory compliance and security) في بيئة الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في قطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتأمين.

خاتمة

يُحدِث اختبار البرمجيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في إدارة العيوب (defect management) وتحسين التكاليف في تطوير البرمجيات. كما تتمثل الميزة الأكبر للجهات التي تدمج الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي في التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) في القدْرة على تسريع وقت طرح المنتجات في السوق مع الحفاظ على إنتاجية وكفاءة عاليتين.

أصبحت أتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عاملًا حاسمًا في تطوير البرمجيات الحديثة إذ يُسرّع وقت التنفيذ ويزيد من قابلية التكيّف ويكشف عن العيوب (defects) بشكل كبير. وكما هو الحال مع الـ DevOps و CI/CD، تعتمد الشركات بشكل متزايد على أتمتة الاختبارات لتسهيل إصدارات البرمجيات. ومع تبنّي الجهات لهذه المنهجيات، ستصبح أتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضروريّة لضمان موثوقية البرمجيات مع الحفاظ على انخفاض التكاليف.

بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة العديد من المهام، سيلعب المختبرون البشريون دورًا حاسمًا في استراتيجية الاختبار (test strategy) والاختبار الاستكشافي (exploratory testing) والتحقق من صِحّة نتائج الاختبارات التي يُنتِجها الذكاء الاصطناعي. ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يُعزز عملية الاختبار لا أن يَحُل مَحَل اتخاذ القرارات البشرية الحاسمة في المجالات التي تتطلّب الحكمة والحدس والخبرة في مجال معيّن.

* المصدر: https://www.softwaretestingmagazine.com/knowledge/ai-powered-automation-the-future-of-smarter-faster-testing

** الصورة من موقع: https://www.valuemomentum.com/blogs/defining-extreme-automation