【.com快译】人工智能的普及带来了厚望，当然质量保证和软件测试也不能免疫人工智能的魅力。人工智能通过使用手头的大量数据，将新的创造性智能带入它所触及的一切。谷歌、FB、亚马逊、微软等科技巨头都在人工智能项目上投入了大量资金。有影响力的声音也开始谈论这项技术将如何带来软件开发的范式转变。从独立测试到持续测试，人工智能改变了软件测试和开发行业。人工智能是简化软件开发和测试并使其更流畅、更高效的关键。统计情景?Gartner报告称，到2020年，人工智能技术将渗透到几乎所有新服务和新产品中，并将成为CIO的首要投资领域，即使在2018年也是关于人工智能的。?根据《2020-21年世界质量报告》（2020-21世界质量报告），约21%的受访IT领导者表示他们正在进行人工智能实验或模型验证。在谈到长期趋势时，只有2%的受访者表示人工智能不会在他们即将到来的计划中发挥作用。?软件测试和质量保证仍然是软件公司的一项重要成本（上一年花费超过四分之一(26%)的IT支出）存在巨大的投资动机。人工智能(AI)对软件测试人员意味着什么？事实证明，人工智能具有巨大的潜力，可以在零人为干预的情况下快速发现测试错误或故障。正如自动化减少了软件工程师繁琐的手工工作一样，人工智能也旨在通过额外的智能来减少繁琐的工作。它试图通过学习过去面临的相同问题的答案来找到未来问题的解决方案。软件工程师必须不断地执行他们正在做的事情。但是，他们也了解基于AI的自动化测试工具并使用它们来提高效率。在人工智能的帮助下，质量保证测试人员将从原来的软件测试团队转变为自动化测试团队，因为人工智能将使质量保证测试更加高效。随着大约70%的测试重复进行，AI会很快占据空间，并且测试环境会发生一些变化。因此，如果软件测试人员有效地使用人工智能工具，那么它可以在很短的时间内显着提高项目的整体质量商数。根据IBM系统科学研究所的数据，修复产品发布后发现的错误的成本是设计期间发现的错误的4-5倍，是维护期间发现的错误的100倍。如果不及早发现错误，错误的代价是多少？?10,000美元-生产?1,500美元-QA测试阶段?100美元-收集需求阶段游戏开发商Ubisoft推出了一种基于人工智能的工具，该工具可在软件开发人员键入代码时提醒他们可能出现的错误。错误修复最多可以吃掉育碧70%的游戏开发预算。因此，人工智能将为他们的业务带来可观的财务回报。在质量保证和软件测试中使用人工智能的9大好处1)高精度手动测试是准确的，但并非没有错误。有时，QA工程师不会注意到错误或错误的可能性。测试自动化有助于在不遗漏细节的情况下执行相同系列的操作。QA工程师使用自动化软件来完成重复测试。2)更好的缺陷跟踪在旧的测试方法中，错误或错误会在很长一段时间内被忽视。这些未被注意的错误后来变得很麻烦。人工智能可以在几秒钟内发现缺陷并分析这些错误。随着测试数据的增长，错误或错误的数量也会增加。人工智能可以使程序自动化，因此代码可以自动纠正，软件测试团队可以智能地进行错误跟踪。AI在调试日志中记录失败的详细信息并检测重复的错误。3)更好的灵活性即使应用程序中最易访问的修改也可能导致自动化测试工具的测试失败，因为传统的测试场景只考虑一个路径或选择器。因此，这种测试方法有些死板。机器学习和人工智能允许高度灵活的测试程序和多个文档元素之间的知识关系。这样的系统可以实时自动适应任何变化，既可靠又灵活。4)控制测试时间AI在QA测试中可以最大限度地减少人工测试的时间。QA团队可以轻松地将他们的工作应用于需要人工解释的高度复杂的工作。QA和开发人员将需要尝试设计、排序、编写和管理端到端测试。因此，它将加快发布时间并释放资源来开发新产品而不是测试新版本。5)加强回归测试随着部署越来越快，对回归测试的要求也越来越高，以至于人们跟不上。组织可以使用人工智能来执行一些繁琐的回归测试任务，并使用机器学习来创建测试脚本。例如，在用户界面发生变化的情况下，可以使用人工智能/机器学习来扫描尺寸、形状、颜色或重叠。否则，这些将通过手动测试来完成；我们还可以利用人工智能来验证软件测试人员可能错过的更改。6)测试一致性QA测试人员擅长检测和解决复杂问题并证明测试场景，但他们仍然是人。测试中仍然会出现错误，尤其是由于完成单调处理的倦怠综合症。人工智能不受重复测试的影响，从而产生更可靠和准确的结果。QA分析师和开发人员之间通常在时间限制或测试期间的发现方面存在分歧。AI/ML可以消除这种类似人类的交互，这种交互可以通过给出客观结果来拖延测试程序。7)增强的测试覆盖率测试自动化的详细特性增强了软件测试过程。AI帮助QA工程师检查内存、内部程序状态、文件存储和内容以及数据表。人工智能根据预期结果查找模式并检查数据库行为。软件测试中的人工智能可以在单个测试中执行各种测试用例，从而提供全面的覆盖。8)以更短的时间发布软件，加快上市时间自动化测试有助于缩短开发和测试时间。在测试自动化中，每次源代码更改后都会执行测试。它减少了运行重复测试用例所涉及的任何额外成本。AI集成软件测试被证明是准确且省时的。在QA和软件测试行业，时间就是金钱。9)进行视觉测试图像和模式识别使人工智能技术能够通过对应用程序进行视觉测试来识别视觉错误。AI可以分离动态UI控件，无论它们的形状和大小如何，并在像素级别对其进行评估。排名前5位的基于AI的自动化测试工具#1Functional它是一种基于云的工具，适用于功能、性能和负载测试目的。该测试工具是针对所有问题的一站式解决方案，并使用AI和ML来加速测试创建、分析和管理。好处是你需要用英文输入你想要的东西，然后自然语言处理会自动生成功能测试用例。令人惊讶的是，它在几分钟内从每个桌面和移动浏览器执行了100次测试。#2见证Testim工具使用ML技术编写、执行和指导自动化测试。它侧重于用户界面、功能测试和E2E（端到端）测试。随着运行次数的增加，Testim将变得更加智能，并加快测试服务器的稳定性。QA测试人员可以使用JavaScript和HTML等编程语言编写复杂的逻辑。#3App是使用人工智能技术根据消费者行为生成测试用例的最佳工具。测试套件准确地解释了实际系统将在生产系统上做什么。因此，这个测试工具是100%以客户为中心的。#4Testcraft它是使用selenium进行回归和连续测试的理想自动化测试平台之一。Testcraft也可用于检查Web应用程序。AI通过自动击败应用程序的审核，在避免时间和管理成本方面发挥着至关重要的作用。#5Applitools它是可视化用户界面测试、软件监控和可视化管理的最佳工具之一。该测试工具扫描应用程序屏幕并像人脑一样检查它们；但是，使用机器学习。DevOps、自动化测试、手动QA和数字化转型专家团队可以轻松使用AppliTools。结论人工智能是下一件大事；但是，它不会取代人类。人工智能将快速执行各种测试。但人类仍然可以管理测试结果，因为AI只能执行确定性测试，而隐式和隐式测试必须由人类测试人员执行。QA测试人员将与AI一起工作，观察QA测试中更令人兴奋的部分。与AI密切合作的QA工程师可以彻底改变我们今天的测试方式。中小企业可以轻松地从使用人工智能/机器学习的软件测试中受益，以应对测试团队的关键挑战。虽然AI和ML无法取代人类测试人员，但它们可以补充您的测试策略。【翻译稿件，合作网站转载请注明原译者和出处.com】
