人工智能对软件工程和技术公司的影响是不可否认的，而且还在不断增长。有许多组织正在利用这项革命性的技术来创建功能强大的开箱即用的Web和移动应用程序。企业，无论大小，都可以利用人工智能来提高投资回报率、提高效率并最大限度地降低运营风险。查看一些统计数据：大型企业（拥有至少100,000名员工的企业）最有可能从人工智能战略中受益，但只有一半（来源）。大约47%的数字化成熟企业表示他们有明确的AI战略（来源）。全球约63%的企业表示，降低成本的压力将要求他们使用人工智能（来源）。大约54%的高管表示，在其业务运营中实施的人工智能解决方案提高了生产力（来源）。大约61%的拥有有效战略的高级业务主管表示，他们正在使用AI来识别数据中可能会被遗漏的机会（来源）。人工智能是一项卓越的技术，是自动化革命的基石。ALEXA、GoogleAssistant、Siri、Cogito，你们一定都听说过，它们使用人工智能，正在渗透到我们的生活中。AI是机器对人类智能过程的模拟，有时也称为机器智能(MI)。今天几乎所有的企业都使用某种类型的人工智能，其中一些比其他的更复杂。人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是一种为特定任务而设计和训练的系统，比如声控助手，但弱人工智能的唯一缺点是它在没有人为干预的情况下无法工作。另一方面，强人工智能是一种具有通用人类认知能力的人工智能系统。这意味着它可以在没有任何人为干预的情况下解决任务并找到解决方案。例如，自动驾驶汽车是强大的人工智能的例子，它结合了计算机视觉、图像识别和深度学习，可以在给定的车道上驾驶汽车并避开行人等意想不到的障碍物。许多技术都结合了人工智能，包括自动化、机器学习、机器视觉、自然语言处理和机器人技术。但在不久的将来，人工智能取代人类的机会将会增加。对此最大的答案是首字母缩略词RPA，机器人过程自动化。在这篇博文中，我们将讨论帮助AI应用程序开发公司创建功能丰富的基于AI的解决方案的各种工具。让我们开始吧：GoogleML套件GoogleML套件（面向移动应用程序开发人员的GoogleSDKBeta机器学习）经过创新设计，允许应用程序开发人员在iOS和Android手机上创建自定义和高级功能。除此之外，它还允许移动应用程序开发人员基于在设备上或云端运行的移动应用程序，将机器学习技术与各种API集成。其中包括文本和面部识别、图像标记、条形码扫描等高级功能。在集成API可能与用例不兼容的情况下，移动应用程序开发公司还可以创建自己的TensorFlowLite模型。Tensorflow如果你在人工智能领域工作，你可能已经尝试、发现或实现了某种深度学习计算。Tensorflow最令人惊奇的事情之一是，当使用Python编程语言创建程序时，您可以轻松地保持运行并组织CPU或GPU。因此无需创建CUDA或C++级别即可继续在GPU上工作。此外，它使用多层集线器布局，允许您快速训练、创建和发布具有大型数据集的假系统。这使Google可以在语音识别应用程序中识别照片中的问题或口语中的问题。mxnet这允许您通过“忘记背景”来交换内存计算的时间，这对于在很长的序列中重复大量网络很有用。构建时考虑了可扩展性（非常易于使用，支持在多台机器和多个GPU上进行训练）。有许多有趣的功能，例如使用高级编程语言轻松编写自定义层。与所有其他关键框架不同，它们不直接隶属于任何关键公司，这是任何社区创建的开源框架的健康状况。TVM兼容性，这将增强与移动应用程序的兼容性，并允许它们在大量新设备上使用。InfosysNia是Infosys于2017年创建的基于知识的人工智能平台，用于在自学知识库中收集来自个人、流程和遗留系统的组织数据。它由开发人员设计，用于解决具有挑战性的业务任务，例如预测需要创建和了解客户行为的产品和收入等。该工具还使世界各地的公司能够使用安全的现金订单流程轻松管理客户查询，实时了解存在的风险。Accord.NET框架这是一个集成了图像处理库和C#语言的机器学习框架。它专为移动应用程序开发人员精心设计，旨在为各种业务目的创建计算机视觉、模式识别、听计算机（或听机器）和信号处理等应用程序。它分为库供最终用户选择。它包括信号处理、科学计算、图像和支持库，并具有大量功能，例如实时人脸检测、自然学习算法等。H2OH2O是领先的开源软件工具之一，供开发人员和公司使用与人工智能平台相结合。该平台由H2O.ai设计，使用Python、Java和R等多种编程语言编写，以开发人员熟悉的语言设计，以促进预测分析和机器学习的移动应用。除此之外，H2O还可用于分析各种云文件系统和ApacheHadoop中的数据集。它也适用于macOS、Linux和MicrosoftWindows操作系统。软件测试中的AI工具持续交付和DevOps的出现促使企业探索跨软件交付周期多个阶段的实时评估。我们已经到了CIO积极寻找AI可以帮助他们实现数字化转型目标的方式的阶段。AI和ML的综合能力正处于顶峰，因此组织有充分的理由将它们总结为理想工具。应用人工智能技术已经成为现实，不再是一个新概念。长期以来，将AI和ML相结合一直是日常工程流程的一部分。说起来，这难道只是机器取代人类时代的开始吗？人工智能将如何转变功能测试自动化？让我们开始一一解决这些问题：质量保证工程师每天都在克服许多障碍，浪费大量时间来寻找正确的解决方案。同样，当添加任何新代码时，现有代码可能会停止工作，即使经过测试也是如此。在扩展现有代码时，开发团队将实施新的测试。由于回归测试周期较长，手动进行分析可能会影响质量保证。可以解释为：“如果在代码中添加了一个新的功能，之前创建的自动化测试将成功完成。即使新添加的功能没有响应，这个自动化测试也不会造成任何问题。”在这种情况下，只需手动研究即可发现这些变化。尽管SDLC每天都变得越来越复杂并且交付周期越来越短，但测试人员需要立即将评估和反馈传达给开发团队。鉴于产品发布和新软件的速度更快，唯一可用的选择是更智能的测试。过去每月发布一次，现在每周发布一次，几乎每天都会列出更新。因此，很明显，简化软件测试并使其更高效/更智能的关键是人工智能。测试人员团队可以通过包括能够准确模仿人类行为的机器来改变传统的手动测试模型的方法。然后，他们可以稳步推进基于精度和自动化的连续测试过程。由AI提供支持的持续测试平台可以比人类更有效地识别更改的控件，并不断更新其算法。他们有能力观察哪怕是很小的变化。谈到自动化测试，人工智能已经广泛应用于各种用户界面的对象应用分类。在这里，当测试人员可以在创建通常在开箱即用设置中看到的工具后对控件进行预训练时，所有已识别的控件都会被分类。在观察了控件的层次结构之后，这些测试人员以AI查看各种命令标签的GUI（图形用户界面）的方式创建了技术指南。人们需要访问冗余测试数据，因为测试就是对结果的证明。有趣的是，谷歌DeepMind推出的一个人工智能程序使用真诚的学习支持来自己玩电子游戏。因此，带来了大量的测试数据。在此线下方，AI观察用户在测试站点内进行探索性测试。该测试利用人脑来识别和评估被测试的应用程序。反过来，这将导致客户自动化测试用例并使业务用户能够进行全面测试。在评估用户行为时，对风险偏好进行监控、分配和分类。此数据有助于消除不同的异常并评估自动化测试。特定的分析工具（例如热图）将有助于识别过程中的障碍并帮助您识别可以执行的测试。通过自动化冗余的手动测试和测试用例，测试人员可以更专注于制定数据驱动的决策和连接。总结一下：当你聘请开发人员时，你可以确保他/她了解其中一些工具，以便你可以使用最好的基于AI的软件解决方案。有许多顶级软件开发公司使用此类工具来制作功能丰富的高级软件解决方案。你还在等什么？使用基于AI的工具来拥有您自己的软件应用程序。
