یادگیری ماشینی چگونه آینده نرم افزار را تغییر می دهد؟
به گزارش وبلاگ دایی جان، یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) دو عنصر مهمی هستند که گفته می شود ربات ها در آینده به کمک آن ها به انسان شبیه تر و کامپیوترها در تمام زمینه ها هوشمندتر خواهند شد. یادگیری ماشینی در حال حاضر در میلیون ها اپلیکیشن به کار رفته و زوایای آشکار و پنهان زندگی حرفه ای و شخصی ما را تحت تأثیر قرار داده است.
یادگیری ماشینی در فناوری های نوظهوری همچون نرم افزار اتومبیل های خودران به کار می رود. نرم افزار ماشین های خودران به لطف یادگیری ماشینی خود را به کمک میلیون ها شبیه سازی بهبود داده و اتومبیل را حین حرکت با شرایط پیش بینی نشده وفق می دهد.
یادگیری ماشینی اهمیت بیشتری در فرآیندهایی مثل تست نرم افزار (Software Testing) دارد. اما این فناوری چه تأثیری بر دنیای توسعه و فرآیند آزمایش نرم افزار خواهد گذاشت و این تعامل در آینده چگونه خواهد بود؟
خلاصه ای از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
برای شروع بهتر است به تفاوت میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی اشاره کنیم، چرا که کاربران اغلب این دو فناوری را به دلیل شباهت ها با هم اشتباه می گیرند. یادگیری ماشینی به سیستمی از الگوریتم ها گفته می شود که برای کمک به بهبود اتوماتیک کامپیوتر از طریق کسب تجربه طراحی شده اند.
به عبارت دیگر به کمک یادگیری ماشینی عملکرد فناوری هایی همچون تشخیص چهره، رانندگی اتوماتیک، تبدیل گفتار به نوشتار و غیره با آزمایشات و اصلاحات به طور پیوسته بهتر و بهتر شده و از دید کاربر این طور به نظر می رسد که در حال یادگیری هستند.
هوش مصنوعی نیز همانطور که از نامش پیداست، به هوش و خرد تعریف شده توسط ماشین گفته می شود و اغلب از یادگیری ماشینی به عنوان پایه و اساس آن استفاده می شود. می توان سیستمی مبتنی بر یادگیری ماشینی و بدون هوش مصنوعی توسعه داد، اما توسعه هوش مصنوعی بدون یادگیری ماشینی بسیار مشکل است.
اهمیت فرآیند تست نرم افزار
تست نرم افزار عنصری حیاتی در فرآیند توسعه نرم افزار بوده و اگر بگوییم مهم ترین عنصر است بیراه نگفته ایم. توسعه دهنده به کمک فرآیند تست نرم افزار از کارکرد صحیح محصول نهایی اطمینان حاصل نموده و در فرایند توسعه نرم افزار و پیش از انتشار نسخه نهایی محصول بارها از آن استفاده می کند.
به کمک فرآیند تست نرم افزار می توان به شکل فعالانه باگ ها و دیگر خطاها را پیش از تبدیل شدن آن ها به مسائل دردسرساز شناسایی نموده و رفع کرد. علاوه بر این به کمک آن می توان ظرفیت محصول را با انجام آزمایشات سرعت و عملکرد تحت شرایط مختلف ارزیابی کرد. فرآیند تست نرم افزار در نهایت به تولید محصولی بهتر و مطمئن تر منتهی شده و هزینه تعمیر و نگهداری آن را کاهش می دهد.
تولید یک محصول نرم افزاری بدون آزمایش کامل آن همانند احداث یک آسمان خراش بدون فنداسیون محکم است و در صورت عدم آزمایش صحیح، هزینه تعمیرات و رفع مسائل می تواند 4 الی 5 برابر بیشتر از هزینه پروژه تمام شود.
یادگیری ماشینی چگونه فرآیند تست نرم افزار را دگرگون می کند؟
تسترهای نرم افزار در حال حاضر از یادگیری ماشینی برای اتوماتیک کردن و بهبود فرآیند آزمایش استفاده می کنند. این فناوری معمولاً در کنار متد توسعه چابک نرم افزار (Agile Software Development) مورد استفاده قرار می گیرد. در متد توسعه چابک نرم افزار به جای توسعه محصول به شکل کامل، نرم افزار به شکل تدریجی و مبتنی بر تکرار ساخته می شود. محققان معتقدند در آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور گسترده در متد توسعه چابک نرم افزار و چارچوب اسکرام (Scrum) به کار گرفته خواهند شد.
یادگیری ماشینی فرآیند تست نرم افزار را با روش های زیر بهبود خواهد داد:
آزمایشات سریع تر و کم زحمت تر: اغلب روش های آزمایش نرم افزار سنتی، به دخالت انسان و اصلاحات دستی وابسته هستند. در این روش ها گروهی از مهندسان نرم افزار و تسترهای تضمین کیفیت (QA) برنامه را به شکل دستی اجرا نموده و ارورها را پیدا می کنند. اما به کمک یادگیری ماشینی می توان فرآیند تست را اتوماتیک نموده و آزمایشات را با سرعت بسیار بیشتر و بدون نیاز به تلف کردن ساعت ها وقت از نیروی انسانی انجام داد.
آزمایشات پیوسته: تسترهای تضمین کیفیت تنها در ساعات مشخصی در دسترس هستند و این مشکل برای شرکت ها که به طور پیوسته در حال توسعه نرم افزار هستند، دردسرساز خواهد بود. به کمک سیستم تضمین کیفیت مبتنی بر یادگیری ماشینی می توان آزمایشات را به صورت پیوسته انجام داده و دائما عملکرد نرم افزار را تحت شرایط مختلف ارزیابی کرد.
آزمایشات بی تناقض: اگر یک آزمایش را برای یک نرم افزار دو بار انجام داده اید، آیا از انجام آن به طور کاملاً یکسان در هر دو بار مطمئن هستید؟ پاسخ احتمالاً منفی است، چون درصد خطا در انسان بالاست. الگوریتم های یادگیری ماشینی اما یک فرآیند را بارها و به شکل مطمئن تکرار نموده و تناقضات در آزمایش ها از بین می برند.
دقت بالا در تشخیص: ابزارهای اعتبارسنجی مبتنی بر یادگیری ماشینی توانایی تشخیص خطاها و ارورهایی را دارند که از دید انسان پنهان می مانند. به کمک این ابزارها می توان از بکارگیری رنگ صحیح در رابط کاربری و مکان مناسب المان ها اطمینان حاصل نموده و باگ های دیداری را با دقت بالاتر شناسایی و رفع کرد.
آزمایشات چند لایه ای: آزمایش مبتنی بر یادگیری ماشینی انجام آزمایشات چند لایه ای بدون نیاز به رابط کاربری را امکان پذیر می کند. یک سیستم آزمایش نرم افزار مبتنی بر یادگیری ماشینی صحیح می تواند در رخدادهای اپلیکیشن (Log) شامل سورس کد و فرآیند ذخیره سازی آنی عملکرد کلی نرم افزار بکار گرفته شود.
بکارگیری یادگیری ماشینی در فرآیند تست نرم افزار در حال حاضر مزایایی همچون بهبود آزمایشات بدون تناقض، کاهش ارورها، صرفه جویی در وقت و کاهش هزینه را در پی دارد. این فناوری با پیشرفته تر شدن فرآیند تست را با شیوه هایی جدیدتر متحول خواهد کرد. پیش بینی می شود در یک دهه آینده توسعه دهندگان نرم افزار به کمک این فناوری نرم افزارها را با سرعت بسیار بالا توسعه دهند.
منبع : دیجیاتو
منبع: آی تابناک