Введение
В условиях стремительного развития технологий программного обеспечения, обеспечение высокого уровня его качества становится одной из ключевых задач индустрии. Современные программные продукты характеризуются сложностью и разнообразием функциональных возможностей, что приводит к увеличению числа возможных дефектов и, как следствие, к повышенным требованиям к процессу их тестирования. В такой ситуации традиционные методы тестирования нередко оказываются недостаточными для обеспечения полной уверенности в надежности и безопасности программных решений. Это обстоятельство подталкивает разработчиков и исследователей к поиску новых подходов, способных оптимизировать процессы тестирования и улучшить качество программного обеспечения.
Как раз одним из наиболее перспективных направлений в этой области является использование нейронных сетей для анализа результатов автотестов. В силу того, что нейронные сети, как один из инструментов машинного обучения, обладают уникальными возможностями, включая способность к обучению на основе данных, адаптации к изменениям и прогнозированию на основе анализа больших объемов информации. Эти характеристики делают их особенно актуальными для автоматизации тестирования программного обеспечения, где требуются точные и оперативные решения.
Актуальность применения нейронных сетей в данной сфере обусловлена не только их потенциалом в повышении эффективности тестирования, но и необходимостью преодоления ограничений традиционных методов, таких как трудоемкость процесса и ограниченность охвата тестируемых сценариев.
Целью данной работы является рассмотрение возможностей применения нейронных сетей для анализа результатов автотестов.
1. Основы нейронных сетей и их применение в тестировании программного обеспечения
Проверка программного обеспечения (ПО) как на стадии его создания, так и в ходе технического обслуживания, когда система уже функционирует в условиях промышленной эксплуатации, представляет собой критически важный процесс, необходимый для поддержания высокого уровня качества продукта, которым пользуются конечные пользователи. В условиях современного общества программные продукты становятся все более сложными, а их размеры постоянно увеличиваются. Этот факт приводит к тому, что индустрия разработки ПО сталкивается с проблемой недостаточности ресурсов, которые необходимы для проведения всестороннего тестирования.
Одним из возможных подходов к решению задачи оптимизации ресурсов в процессе разработки ПО является применение инструментов, способных предсказывать появление дефектов, то есть расхождений между фактическим и ожидаемым поведением программы в том или ином компоненте программного продукта. Данилов А.Д. и Мугатина В.М. в своей работе отмечают тот факт, что на практике 80% всех обнаруживаемых ошибок возникают из-за неточностей, допущенных при написании всего лишь 20% методов программы [1]. Это в свою очередь означает, что если провести анализ уязвимости отдельных частей функционала программного продукта к появлению дефектов в ответ на внесение изменений в код, и разделить модули на те, которые подвержены и не подвержены ошибкам, то руководители проектов смогут сосредоточить ресурсы на более тщательном тестировании именно тех компонентов, где вероятность возникновения дефектов выше. Такая методика позволяет эффективно распределить усилия, направленные на тестирование, что способствует выявлению максимального числа ошибок и обеспечению более полного охвата уязвимых частей программного продукта.
Для того чтобы предсказывать появление ошибок в определенных модулях ПО, необходимо выявить все существующие зависимости между методами, использованными в коде, и модулями, составляющими готовую систему. Ввиду того, что такая сеть взаимосвязей отличается сложностью и нелинейностью, методы машинного обучения, включая искусственные нейронные сети, обеспечивают более точные результаты в задачах прогнозирования дефектов по сравнению с традиционными линейными моделями [1]. Эти сети строятся на основе упрощенной модели биологической нервной системы, заимствуя лишь основные ее аспекты. Искусственные нейроны, составляющие основу нейронных сетей, представляют собой взаимосвязанные элементы, упрощенно имитирующие функции биологических нейронов. В отличие от своих биологических аналогов, которые являются сложными структурами, выполняющими не только функции обработки информации, но и поддерживающими жизнедеятельность организма, искусственные нейроны сосредоточены исключительно на реализации алгоритмов, заимствованных из биологии. Синапсы в искусственных нейронных сетях выполняют роль связующих звеньев между нейронами, обеспечивая передачу и прием информации. Эти связи играют ключевую роль в распространении сигналов, которые представляют собой актуальные данные для обработки и дальнейшего использования системой [2].
Одним из ключевых факторов, объясняющих популярность нейронных сетей, является их уникальная способность обучаться на основе примеров и делать точные выводы даже при наличии неполных, шумных или неточных данных. В отличие от традиционного программного обеспечения, решения, основанные на нейронных сетях, не запрограммированы на выполнение конкретных задач напрямую. Вместо этого такие сети обучаются на примерах, что позволяет им самостоятельно осваивать выполнение задач, не требуя явного программирования каждой отдельной операции.
Обучение в нейронных сетях, представляет собой процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта (нейронная сеть) учится выполнять определенные задачи на основе предоставленных ей данных. Исходные данные поступают в узел, который затем активирует связанные с ним узлы. В зависимости от количества слоев, числа связей между узлами и их плотности, различаются и типы нейронных сетей.
Первый слой, называемый входным, отвечает за обработку исходной информации. Следующие слои, называемые скрытыми, занимаются более сложным анализом данных, выполняя основную задачу, для которой создается нейронная сеть. Наконец, выходной слой представляет итоговую информацию. Хотя скрытые узлы не видны напрямую, они выполняют основную часть работы в процессе обработки данных.
Большинство современных нейронных сетей организовано таким образом, что информация перемещается между слоями только в одном направлении. Узлы на каждом уровне могут быть связаны с несколькими узлами на смежных уровнях, получая и отправляя данные. Каждое входящее соединение имеет свой вес, который определяет его значимость. Узел суммирует все взвешенные входные данные, и если результат превышает определенное пороговое значение, узел активируется и передает результат на следующий уровень. Основной критерий при выборе оптимальной архитектуры сети – способность к обобщению. Хорошо обученная сеть способна правильно обрабатывать новые данные, аналогичные тем, на которых она была обучена, даже если они не были использованы в процессе обучения. Выбор подходящей архитектуры сети включает в себя уменьшение количества скрытых нейронов и межнейронных связей, что достигается с помощью различных методов оптимизации [3]. Ниже в таблице 1 будет представлена классификация нейронных сетей на основе их архитектурных особенностей, функционального назначения и способов обработки данных.
Таблица 1
Классификация нейронных сетей на основе их архитектурных особенностей функционального назначения и способов обработки данных [4]
| Наименование вида нейронных сетей | Описание |
|---|---|
| Однослойные нейронные сети, или простые персептроны | Представляют собой самые элементарные формы нейронных сетей. Эти сети состоят из одного слоя нейронов, которые принимают входные данные и генерируют выходные значения. Их использование особенно актуально для решения базовых задач, таких как классификация, распознавание образов и прогнозирование. |
| Многослойные нейронные сети | Включают в себя несколько слоев, среди которых можно выделить входной, один или несколько скрытых и выходной слои. Эти сети обеспечивают более глубокую обработку данных благодаря взаимодействию между слоями, что делает их пригодными для решения сложных задач, включая распознавание речи, анализ текстов и прогнозирование временных рядов. |
| Рекуррентные нейронные сети (РНС) | Отличаются наличием циклических связей, которые позволяют учитывать предыдущие выходные значения в качестве входных данных для последующих шагов обработки. Это свойство делает РНС незаменимыми в задачах, связанных с временными рядами, обработкой последовательностей, анализом текста и других случаях, где важно учитывать контекстную информацию. |
| Сверточные нейронные сети (СНС) | Специально разработаны для обработки визуальных данных, таких как изображения и видео. Они используют операции свертки для выделения значимых признаков из входных данных и применяют пулинг для уменьшения размерности. СНС являются основными инструментами в области компьютерного зрения и широко используются для распознавания объектов, классификации изображений и анализа видео. |
| Самоорганизующиеся карты Кохонена (СОК) | Представляют собой сети без учителя, применяемые для кластеризации и визуализации данных. Эти сети способны выявлять скрытые структуры в больших объемах данных и находить связи между различными признаками, что делает их полезными для анализа многомерных данных. |
| Глубокие нейронные сети (ГНС) | Представляют собой более сложные архитектуры, включающие множество слоев (как правило, более трех). Они применяются для решения задач высокой сложности, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, обучение с подкреплением и генерация контента. ГНС обладают значительной гибкостью и могут автоматически выделять высокоуровневые признаки из сложных иерархических данных. |
2. Применение нейронных сетей в процессе анализа результатов автотестов
Нейронные сети предоставляют возможность извлекать полезные данные из значительного объема сложной и неоднозначной информации, а также выполнять классификацию и распознавание с большей точностью и скоростью, чем традиционные алгоритмы. Несмотря на то, что в ряде задач человеческий мозг по-прежнему превосходит современные искусственные нейронные сети (ИНС), их потенциал трудно переоценить, что обусловило их широкое распространение [5]. Далее в таблице 3 будут описаны основные преимущества и недостатки нейронных сетей при анализе результатов автотестов.
Таблица 2
Преимущества нейронных сетей при анализе результатов автотестов [6]
| Преимущества | Описание преимуществ |
|---|---|
Автономное обучение
| Одним из ключевых достоинств нейронных сетей является их способность самостоятельно принимать решения по выполнению поставленных задач, порой применяя методы, которые могут быть неочевидными для человека. Более того, нейронные сети обладают возможностью непрерывного совершенствования своих результатов. |
| Способность к адаптации | Нейронные сети приспосабливаются к изменениям входных данных, сохраняя свою эффективность. После небольшого периода адаптации они готовы к продолжению работы в новых условиях. |
| Устойчивость к отказам | Даже при выходе из строя некоторых компонентов, нейронные сети продолжают функционировать и предоставляют адекватные результаты, хотя и с возможным снижением точности. |
| Высокая скорость выполнения задач | Нейронные сети состоят из множества параллельно работающих процессоров, что позволяет им обрабатывать задачи быстрее по сравнению с традиционными алгоритмами, особенно в зависимости от вычислительной мощности системы. |
| Создание тестовых сценариев | Нейронные сети способны анализировать требования и исходный код, автоматически генерируя тестовые случаи. Это значительно сокращает время на подготовку и повышает степень охвата тестированием. |
| Прогнозирование результатов тестов | На основе данных о прошлых тестированиях нейронные сети могут предсказывать вероятные исходы новых проверок, что позволяет оптимизировать циклы тестирования и сосредоточить усилия на наиболее уязвимых участках. |
| Автоматизация исследовательского тестирования | Нейронные сети могут активно участвовать в исследовательском тестировании, обнаруживая неизвестные или трудноуловимые ошибки в программном обеспечении. |
| Улучшение процессов тестирования | Использование методов машинного обучения помогает анализировать эффективность стратегий тестирования, а также оптимизировать распределение ресурсов и усилий в процессе проверки. |
Невзирая на многочисленные преимущества нейронных сетей, описанных в таблице 2 существуют и определенные недостатки. Например, существует проблема насыщения сети, при которой увеличение сигналов приводит к снижению градиентов функции активации, что затрудняет оптимизацию параметров сети. Кроме того, большинство методов проектирования нейронных сетей носят эвристический характер, что не гарантирует единственно верных решений.
Настройка модели ИНС требует значительного времени и усилий, поскольку включает множество циклов обучения и корректировки связей. Подготовка обучающей выборки может быть проблематичной из-за ограниченного количества доступных данных. Процесс обучения также может столкнуться с трудностями, приводящими к застою, а сам процесс обучения может затянуться на длительное время.
Кроме того, поведение уже обученной нейронной сети может оказаться непредсказуемым. Коммерческое использование ИНС может быть затруднено из-за высокой стоимости их реализации. Еще один значимый недостаток заключается в том, что нейронные сети являются аппроксиматорами, которые вместо вычисления целевой функции подбирают подходящие функции, что приводит к результатам с неизбежной ошибкой, величину которой сложно предсказать, но ее можно минимизировать на этапе обучения.
Основная проблема переобучения ИНС состоит в том, что сеть «запоминает» конкретные ответы, в то время как человек выявляет закономерности. Нейронные сети также часто рассматриваются как «черные ящики», так как из них невозможно извлечь информацию о том, каким образом сеть пришла к своему решению. Наконец, ИНС не способны запоминать навыки и поэтому не могут быть эффективно использованы в изменяющихся условиях. Далее в таблице 3 будут представлены другие существующие проблемы в процессе анализа результатов автотестов.
Таблица 3
Проблемы в процессе анализа результатов автотестов [7]
| Проблемы | Описание проблемных аспектов |
|---|---|
| Сложность моделей | Нейронные сети часто рассматриваются как «черные ящики», что делает сложным понимание и объяснение их решений. |
| Высокие требования к данным | Для успешного обучения нейронных сетей требуется значительный объем качественных данных, что может стать ограничивающим фактором. |
| Сложности интеграции с существующими процессами | Внедрение методов машинного обучения в традиционные процессы тестирования требует пересмотра устоявшихся практик и подходов, что может вызвать сопротивление и необходимость адаптации культуры организации. |
| Интерпретируемость моделей | Нейронные сети, особенно глубокие, часто рассматриваются как «черные ящики». Это означает, что результаты анализа могут быть трудно интерпретируемы, что осложняет понимание причин, по которым сеть приняла те или иные решения. В контексте автотестирования это может быть критично, так как необходимо не только выявлять ошибки, но и понимать, почему они произошли. |
| Обработка редких событий | Автотесты часто выявляют редкие или неожиданные ошибки, которые сложно предсказать и которые редко встречаются в данных, используемых для обучения нейронной сети. В результате, такие ошибки могут быть пропущены моделью. |
| Зависимость от обновления данных | Поскольку программное обеспечение и тесты постоянно обновляются, требуется регулярное обновление данных для обучения нейронных сетей. Это требует постоянного мониторинга и переработки модели, чтобы она оставалась актуальной и точной. |
Заключение
Применение нейронных сетей в анализе результатов автотестов открывает новые горизонты в оптимизации процессов тестирования программного обеспечения. Несмотря на существующие ограничения, такие как сложность интерпретации решений и высокая зависимость от качественных данных, нейронные сети демонстрируют значительные преимущества, включая автономное обучение, адаптацию и высокую скорость обработки данных. Эти технологии способны значительно повысить эффективность тестирования, автоматизируя сложные задачи и улучшая точность предсказаний. Для достижения максимальной пользы от их использования важно продолжать исследования в данной области, сосредотачиваясь на улучшении интерпретируемости моделей и интеграции нейронных сетей в существующие процессы разработки и тестирования программного обеспечения.
