ראיון עם יוני פלנר
בדיקות באמצעות ChatGPT

פרק #8

ראיון עם יוני פלנר - בדיקות באמצעות ChatGPT

בואו לשמוע את יוני מספר על הכלי הכי חם כיום בשוק "ChatGPT", מה זה AI, מה זה "מודל שפה גדול" ואיך ניתן להשתמש ב-"ChatGPT" בשביל לתכנן את הבדיקות שלנו.

תקציר

יוני פלנר מנהל ומייסד של מכללת עתיד האוטומציה - הכשרת אנשי בדיקות עם ובלי ניסיון לאוטומציה בבדיקות תוכנה.

יוני כיום במסע מסביב לעולם (״נוודות דיגיטלית״), את יוני תפסתי לראיון קצר במקרה בימים האחרונים שלו בתאילנד.

מיזה כשמונה שנים מנהל יוני את המכללה, מכשיר אנשים מבדיקות ידניות לבדיקות אוטומטיות, עוזר לחברות הייטק להטמיע תהליכי בדיקות אוטומטיות.

יוני מספר שלפני שהגיע לבדיקות התוכנה בהייטק, היה סטודנט למדעי המחשב באוניברסיטה וכחלק מפרוייקט מיוחד שהפקולטה מציעה לתלמידים מצטיינים, לעבוד בתעשייה כבר מהשנה השנייה שלו בתואר.

יוני התקבל לעבודה בחברת BMC Software בתור בודק תוכנה כסטודנט, בלי הרבה ידע וצבר את מרבית הידע שלו כבר במשרה הראשונה שלו בתחום.

יוני מספר שבחר להפוך את בדיקות התוכנה לקריירה ברגע שהבין שהמקצוע הולך יד ביד עם האופי שלו וסוג העבודה שהוא מחפש.

כחלק מעבודה עם טכנולוגיות שכל הזמן משתכללות, ומתחלפות יוני מחוייב להכיר את הדבר הבא, ולהעריך האם הוא רלוונטי לשוק העבודה שלנו, ובמידה וכן להטמיע אותו בקורסים שהוא מעביר במכללה.

יוני שמע על ChatGPT בפעם הראשונה בתאריך 1.12.2022, הוא מדגיש שהוא זוכר את התאריך הזה באופן מדוייק כי באותו הרגע היה בדרום הודו, חיכה לרכבת עמוסת אנשים, פתח את הליקנדאין שלו, גלל בפיד ופתאום נתקל במקרה בפוסט על ChatGPT באחת מקבוצות הפיתוח אלייה הוא משוייך.

יוני מסביר שיש הבדל בין למידת מכונה (Machine Learning) לבינה מלאכותית (Artificial Intelligence) שבעצם ה-AI מכיל את למידת המכונה בתוכה, וזה מה שיוצר לנו כחלק ממכלול את הבינה המלאכותית.

יוני מסביר שהמטרה של AI היא לחקות התנהגות של בן אדם, והחלק של למידת המכונה בתוך ה-AI בעזרת סט של אלגוריתם מאומן (Trained Algorithm) ודאטה מסויים עוזרים לדמות חשיבה ולמידה כמו של בני אדם.

במילים אחרות למידת מכונה היא חלק מה-AI.

יוני מסביר שכדי להבין את ChatGPT צריך להבין מה זה מודל שפה גדול שפירושו (LLM - Large Language Model).

בגדול כל מודל הוא סט של אלגוריתמים המתאמנים על דאטה מוגדר.

ChatGPT לדוגמה עובד על מודל שפותח בשם GPT.

יוני באותו הרגע הבין את הכוח של ChatGPT והחליט באותו הרגע להכניס שהוא חייב להכניס את המודל הזה כחלק מהסילבוס במכללה שלו בבדיקות האוטומציה. (״זה פשע לא להכניס את זה לקורסים שלנו״).

יוני מעיד שכרגע עדיף ורצוי להיות בבקרה על התשובות ש-GPT מספק לנו, ואת המידע שאנחנו משתפים איתו.

ChatGPT בבדיקות אוטומטיות עוזר לנו ביצירת הקוד, לפענח את הקוד שרשמנו ולדגום את היעילות שלו ולקבל ממנו פידבק על כך, למנוע שגיאות לפני שאנחנו מריצים את הבדיקות, והשלמה אוטומטית חכמה של פונקציונאליות מסויימת בקוד כמו ש-GitHub Copilot יודע לעשות.

יוני מסביר שעדיף לכתוב אוטומציה מבוססת AI עם פייתון (Python) מסיבה פשוטה, מרבית הדוקומנטציה של ChatGPT בפייתון. יוני מדגיש שלא חייב ללמוד פייתון זה עניין של נוחות במקרה כמו זה ושחשוב יותר לדעת איך שפת תוכנה עובדת באופן כללי מאשר לבחור שפה רק בגלל משהו אחד נקודתי וספציפי.

יוני מסביר שהטמעת כלי AI בפרוייקט האוטומציה שלנו לא משנה את הארכיטקטורה של הבדיקות שלנו וזהו רק כלי עזר בנוסף ולא במקום.