در دنیای امروزی که تکنولوژی با سرعتی خیره‌کننده در حال پیشرفت است، روش‌های بررسی و تضمین کیفیت نرم‌افزار (Quality Assurance یا به اختصار QA) نیز دچار تحولات چشم‌گیری شده‌اند.
آجی سیلمننی، یکی از محققانی که علاقه زیادی به استفاده از هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار دارد، دیدگاه‌های جالب و آینده‌نگرانه‌ای در این زمینه ارائه کرده است. او معتقد است که هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور اساسی نحوه بررسی و حفظ کیفیت نرم‌افزارها را متحول کند.
از کار دستی تا تست هوشمند
در گذشته، برای بررسی کیفیت نرم‌افزار، افراد باید به‌صورت دستی کدها را خط به خط بررسی می‌کردند یا ظاهر و عملکرد نرم‌افزار را به چشم بررسی می‌کردند. بعد از آن، ابزارهای اتوماسیون یا خودکارسازی وارد میدان شدند که نسبت به روش دستی بهتر بودند، ولی باز هم مشکلاتی مثل سخت بودن نگهداری یا به‌روزرسانی داشتند.
حالا با ورود هوش مصنوعی، ما با یک «تغییر اساسی» روبه‌رو هستیم، نه صرفاً یک پیشرفت معمولی. سیستم‌های هوشمند می‌توانند مثل انسان یاد بگیرند، پیش‌بینی کنند، و حتی خودشان را با نرم‌افزارهای جدید یا تغییر یافته تطبیق دهند.
برخی شرکت‌ها با استفاده از هوش مصنوعی در فرایند QA، توانسته‌اند تا ۳۵٪ از هزینه و زمان نگهداری تست‌ها را کاهش دهند و تا ۳۰٪ دقت بیشتری در یافتن خطاهای نرم‌افزاری داشته باشند. این اعداد ساده نیستند؛ اینها یعنی پیشرفت‌های واقعی و تأثیرگذار.
تولید تست‌هایی که خودشون نوشته می‌شن!
تا همین چند وقت پیش، برای نوشتن تست‌های نرم‌افزاری، باید کلی زمان و انرژی صرف می‌شد. اما حالا، ابزارهای هوشمند با استفاده از داده‌های قبلی (مثلاً اینکه کاربران معمولاً چه کارهایی انجام می‌دن یا چه باگ‌هایی بیشتر تکرار شده)، خودشون تست‌های لازم رو تولید می‌کنن.
این ابزارها می‌تونن با دقتی تا ۹۲٪ تشخیص بدن که کدوم قسمت‌های نرم‌افزار بیشتر احتمال داره خطا داشته باشن. همین باعث می‌شه که زمان نوشتن و به‌روزرسانی تست‌ها به شدت کاهش پیدا کنه.
یک فناوری مهم دیگه‌ای که اینجا نقش بزرگی داره، پردازش زبان طبیعی (NLP) هست. این فناوری کمک می‌کنه تا متن‌های ساده (مثلاً توضیحاتی که برنامه‌نویس نوشته) به تست‌های خودکار تبدیل بشن.
حتی سیستم‌هایی ساخته شده که می‌تونن رفتار کاربران رو از روی داده‌ها بفهمن، الگوهای پیچیده رو تشخیص بدن، و تست‌هایی طراحی کنن که بخش‌های بیشتری از نرم‌افزار رو پوشش بدن.
برخی از این پلتفرم‌ها از مدل‌های بسیار پیشرفته مثل شبکه‌های عصبی گراف‌محور استفاده می‌کنن و تونستن در تشخیص خطاهایی که در تعامل بین بخش‌های مختلف نرم‌افزار هست، تا ۶۵٪ عملکرد بهتری نسبت به روش‌های قدیمی داشته باشن.
تست‌هایی که خودشون رو ترمیم می‌کنن!
در محیط‌هایی که نرم‌افزار دائم در حال تغییره (مثلاً ظاهر دکمه‌ها، رنگ‌ها یا جای آیتم‌ها)، معمولاً تست‌هایی که قبلاً نوشته شده بودن خراب می‌شن. اما با هوش مصنوعی، تست‌هایی به وجود اومدن که خودشون رو با تغییرات جدید هماهنگ می‌کنن.
این سیستم‌ها می‌تونن خودکار تشخیص بدن که چه چیزی تغییر کرده و خودشون تست رو بر اساس اون اصلاح کنن. الگوریتم‌هایی مثل جنگل‌های تصادفی یا یادگیری تقویتی به این سیستم‌ها کمک می‌کنن تا حتی بعد از تغییرات بزرگ، همچنان دقیق باقی بمونن.
نتایج شگفت‌انگیز بوده؛ سازمان‌ها گزارش دادن که ۵۲.۷٪ کمتر نیاز به تعمیر تست‌ها داشتن و ۷۱٪ هم خطاهای کاذب کاهش پیدا کرده. این یعنی سرعت انتشار نرم‌افزار بیشتر شده و اطمینان مشتریان هم بالا رفته.
پیش‌بینی خطاها قبل از اینکه اتفاق بیفتن
یکی از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در تضمین کیفیت، توانایی اون در پیش‌بینی خطاست. یعنی قبل از اینکه مشکلی پیش بیاد، هوش مصنوعی هشدار می‌ده.
با استفاده از داده‌های قدیمی و یادگیری ماشین، مدل‌هایی ساخته شدن که می‌تونن تا ۸۶٪ با دقت تشخیص بدن که کدهای جدید ممکنه باعث ایجاد مشکل بشن یا نه.
ابزارهایی مثل SonarQube الان از هوش مصنوعی استفاده می‌کنن تا تحلیل کد رو هوشمندتر کنن. این ابزارها خطاهای مهم مثل «ارور اشاره‌گر تهی» یا «نشتی منابع» رو قبل از اجرای برنامه تشخیص می‌دن.
به‌ویژه برای تیم‌هایی که با میکروسرویس‌ها یا سیستم‌های توزیع‌شده کار می‌کنن (یعنی سیستم‌هایی که چند بخش مجزا دارن که با هم ارتباط دارن)، هوش مصنوعی می‌تونه خطاهایی رو پیدا کنه که روش‌های قدیمی از دست می‌دادن.
دیدن نرم‌افزار مثل انسان‌ها
گاهی اوقات نرم‌افزار از نظر فنی درست کار می‌کنه ولی ظاهرش به هم ریخته است. مثلاً دکمه‌ای جابه‌جا شده یا یه متن نصفه نشون داده می‌شه. این مشکلات، تجربه کاربری رو خراب می‌کنن.
تست‌های معمولی این نوع خطاهای بصری رو نمی‌بینن چون تمرکزشون بیشتر روی عملکرده. اما با بینایی ماشین و هوش مصنوعی، حالا سیستم‌هایی ساخته شدن که می‌تونن ظاهر نرم‌افزار رو مثل انسان بررسی کنن.
این سیستم‌ها می‌تونن تشخیص بدن که آیا تغییری مهم اتفاق افتاده یا فقط یه تغییر جزئیه. این باعث شده که بیش از ۵۰٪ خطاهای مثبت کاذب کاهش پیدا کنن. همچنین با اتصال این ابزارها به خط تولید نرم‌افزار (CI)، خطاهای ظاهری تا ۳.۵ برابر سریع‌تر کشف می‌شن.
چطور هوش مصنوعی را وارد تضمین کیفیت کنیم؟
ورود هوش مصنوعی به دنیای QA فقط این نیست که یه نرم‌افزار نصب کنیم و همه‌چیز خودکار بشه! باید داده‌های درست و کامل جمع‌آوری بشن، معماری مناسب طراحی بشه و به‌تدریج پیاده‌سازی انجام بشه.
چالش‌هایی مثل داده‌های ناقص، سختی ادغام با سیستم‌های فعلی و مقاومت در برابر تغییر از طرف افراد هم وجود داره.
با این حال، راه‌هایی مثل برنامه‌های آزمایشی، تشکیل تیم‌های متخصص، و آموزش مهارت‌های جدید به کارکنان QA، می‌تونه این مسیر رو هموار کنه.
هدف اینه که اول تست‌ها تولید بشن، بعد قابلیت خوددرمانی داشته باشن و در نهایت به سطحی برسن که پیش‌بینی هم انجام بدن — بدون اینکه نظم کارهای فعلی به‌هم بریزه.
قدم بعدی چیست؟
در آینده، هوش مصنوعی با روش‌هایی مثل یادگیری فدرال، حتی بدون نیاز به ارسال داده‌های خصوصی، می‌تونه مدل‌های قوی بسازه. سیستم‌های هوشمند ترکیبی از متن، تصویر و رفتار کاربر رو با هم تحلیل می‌کنن.
کاربران معمولی هم می‌تونن با استفاده از رابط‌های گفت‌وگومحور (مثلاً چت‌بات‌ها)، به‌سادگی تست بنویسن.
در نهایت، سیستم‌هایی در حال ظهور هستن که خودشون به‌تنهایی نقص‌ها رو پیدا و حتی برطرف می‌کنن — یعنی آینده‌ای که در آن سیستم QA هوشمند و مستقل خواهد بود.
جمع‌بندی
آجی سیلمننی به‌خوبی نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه QA را از یک فعالیت عقب‌نگر و وابسته به انسان، به یک فرآیند هوشمند، خودکار و پیش‌بینی‌گر تبدیل می‌کند. این تحول، دیگر فقط یک گزینه نیست؛ بلکه برای تضمین کیفیت در مقیاس بزرگ، یک ضرورت است.