AI在游戏测试中的应用

随着AI技术的迅速发展，chatgpt的横空问世，再次给人们带来了巨大的想象力，各行各业都在积极拥抱AI技术。对于游戏测试行业而言，也不例外，AI技术+测试，也成为行业的趋势。本文总结了国外一些专业的测试工程师，对AI技术在游戏测试领域运用的展望，其中一部分应用场景已经落地，而有的场景还值得我们进一步探索。下面将逐一介绍这些应用场景。

AI在游戏测试中的应用场景

1.  AI生成测试用例

和普通软件测试类似，测试用例生成是AI在游戏测试中的重要应用之一。 通过使用机器学习算法来分析需求和规范，人工智能可以自动生成涵盖不同场景和边缘情况的测试用例，否则手动测试可能会错过这些情况。 此过程可以帮助提高测试覆盖率并减少手动创建测试用例所需的时间和精力。

但是需要注意的时，很多名词在游戏领域中代表的功能和意义与常规情况不同，比如说游戏中的邮箱功能和通常的邮箱软件在功能和测试点上就有巨大的区别。

我在cursor中调用chatgpt来设计游戏中邮箱的功能，虽然chatgpt回答很丰富，但是显然，这是基于一个普通的邮箱功能来设计的测试用例，并不能满足我们的需求。除此之外，很多游戏模块，名字和日常生活的事物同名，但是代表的功能相距甚远，AI也无法正确的识别它们。要解决这个问题，一方面需要AI针对游戏领域进行更多的专门训练，另一方面使用者也需要提高自己的提问技巧，不断调试AI。

2.  使用AI测试游戏功能

强化学习是一种人工智能算法，其在训练过程需要与环境不断交互，它可以在不被“告知”如何玩游戏的情况下学习利用游戏。这意味着可以找到更多的游戏漏洞。

通过应用强化学习，人类测试人员可以将测试步骤描述为人工智能的简单“目标”。 然后，人工智能会自主地玩游戏，直到达到“打开宝箱”、“杀死敌人”、“装备斧头”、“建造坡道”等目标。 人工智能可以学习如何完成这些任务并验证它们是否可行且有效，所有这些都无需人工干预。 没有人再通过数百次点击和游戏手柄移动来损害手动编码测试脚本了。 即使游戏发生变化，基于人工智能的测试方法也可以自主地重新学习如何在新环境中完成相同的任务。

利用AI玩游戏，国内最为出名的案例就是王者荣耀绝悟模式，绝悟模式是一种与AI对战的模式。在绝悟模式中，玩家需要面对一系列的挑战和任务，这些挑战难度由AI控制。玩家需要使用自己的技能和策略来应对AI的挑战，通过不断地挑战和练习来提高自己的游戏水平。

绝悟模式的AI难度较高，需要玩家不断尝试和反思。AI会根据玩家的表现和战术来进行调整，因此玩家需要灵活变通，不断寻找新的策略和技巧来取得胜利。

在游戏测试中使用人工智能的另一种方法是预测分析。 通过分析缺陷和问题的历史数据，人工智能算法可以在潜在问题发生之前预测它们，使我们能够在它们成为重大问题之前主动解决它们。 此过程可以帮助提高游戏质量并减少手动测试和缺陷解决所需的时间和资源。

4.  AI应用于自动化测试

AI 还可以用于自动化测试的各个方面，例如测试用例选择、优先级划分和执行。 通过使用机器学习算法来优化测试过程，我们可以以最小的努力实现最大的覆盖率，减少手动测试所需的时间和资源，提高测试过程的效率。

5.  创建和更新单元测试

单元测试通常用作 DevOps 中持续测试、持续集成/持续交付 (CI/CD) 的一部分，开发人员花费时间编写和维护单元测试，这远没有编写应用程序代码那么有趣。 在这种情况下，用于自动化单元测试创建的基于人工智能的产品可能很有用，特别是对于那些计划在产品生命周期后期引入单元测试的团队。

6.  自动化用户界面测试

这是人工智能大放异彩的领域，尤其在游戏领域，游戏界面元素数量和种类都远超普通的App和网站，自动化测试难度更大。而 在基于 AI 的 UI 测试中， 基于先进的图像识别技术来浏览应用程序并直观地验证 UI 对象和元素以完成UI 测试。

此外，人工智能测试系统使用探索性测试来查找应用程序 UI 中的错误或变化，并生成屏幕截图以供 QA 工程师稍后验证。

7.  AI测试游戏是否合规

众所周知，目前游戏市场上手游十分火爆，但是手游在上线各手机的应用商店时，都要经过

应用商店检查。通过AI技术，可以帮助应用商店或者游戏厂商检查游戏APP是否满足要求平台要求。

如今，人工智能正在通过多种方式帮助一些顶级应用商店进行基本的游戏验证、错误识别。 人工智能机器人经过训练，可以对上述所有应用程序进行基本测试，当人工智能玩游戏时，人工智能机器人还拥有观察游戏的分类器，检测视频渲染质量、文本换行问题或渲染问题中的任何问题。即使在最小化或最大化操作等之后。最有趣的是，由于人工智能通过观看屏幕像人类玩家一样观看和玩游戏，因此可以在多个设备和平台上重复使用相同的测试——这是测试自动化第一次规模化以满足应用商店的需求。

8.  AI测试游戏是否有趣

我们可能还需要等待几年，人工智能测试机器人才能足够聪明来判断游戏是否有趣，或者是否会成功。 在一段时间内，这可能仍然是人类的评估。 与此同时，基于人工智能的现代测试方法正在迅速实现测试自动化，这对于游戏来说曾经是不可能的。

总结

人工智能对一般游戏测试工具和方法产生了重大影响。 对当前人工智能工具的概述表明，虽然添加了许多新功能，但其中一些功能距离成熟应用还有很长的路要走，但这些技术和测试场景并非异想天开。

如果您有兴趣利用基于人工智能的方法来测试游戏，可以在评论区多多交流。