软件测试中的人工智能方法是一种比传统自动化更能提高效率的强大工具。就场景而言，这里的人工智能指的是它的现代状态，而不是理想的目标。我们生活在一个狭义AI或弱AI的世界中，它在个别任务上击败了人类，例如比开发人员更快地解决基本问题。但我们距离真正强大的人工智能几乎可以做人类能做的任何事情还有数年或数十年的时间。这意味着AI测试不会在没有人工输入的情况下完成，但只需付出最小的努力。人工智能实施如何改进软件测试过程？软件测试中的人工智能是自动化测试的自然演变。人工智能测试自动化比模拟人类工作更进一步。AI还首先决定何时以及如何运行测试。创新不止于此。人工智能测试已经成为现实。根据实施情况，测试将在没有任何人工输入的情况下从头开始修改或创建。如果项目的复杂性让人们想知道如何测试它，这是一个很好的解决方案——人工智能很可能就是答案。人工智能的好处根据定义等因素，仅此部分就有一系列文章。让我们坚持人工智能测试的好处和人工智能在测试中的其他用途。?AI自动化测试节省时间。使用测试自动化工具可以创造奇迹，但它可以更上一层楼。如果可以只维护有用的测试会怎样？例如，测试可以自动取消或暂停以调查它们是否确实是在浪费时间。?测试一致性提高了准确性。偶尔遇到无缘无故失败的测试是很自然的。可以自动标记此类测试以供AI审查，以识别编码问题或指出在多个测试中发现的概念缺陷。?测试维护变得不那么麻烦了。这对于每天为了A/B目的频繁（如果不是更频繁）调整UI的B2C解决方案尤为重要。像这样的小变化仍然会破坏模拟用户旅程的测试，例如按钮根本不存在。结合AI+测试自动化意味着测试可以在无需人工输入的情况下针对用户界面(UI)的变化进行调整。AI测试最佳实践以下是处于AI测试前沿的供应商通过反复试验得出的一些建议。?知道里面有什么。在没有充分准备的情况下推动测试自动化会浪费大量时间。就像自动化测试一样，缺乏能够带路的资深专家是灾难性的。?让您的测试套件井井有条。缺失或不正确的标签、拼写错误和遗留数据库都会扭曲AI用来改进测试的数据。?写下您实施人工智能的目标。这包括您想要解决的业务目标（例如，通过更流畅的用户体验显着提高保留率）、测试目标以验证AI努力是否值得付出努力，以及一些人工努力以查看您是否走在正确的轨道上。智能测试基准。?提醒同事。将人工智能纳入测试是一个漫长的过程，可能会影响测试专家的可用性及其在尽可能短的时间内的输出。您的项目经理、产品负责人和高层管理人员会很乐意提前通知此类剧烈变化。当然，开发人员也应该知道，尤其是当他们处理项目的单元测试时。?确保测试管理同样具有创新性。如果您的团队仍然坚持在Excel上进行测试，那么AI测试就没有多大用处。需要对第三方人工智能工具友好的专用测试管理解决方案。基于人工智能的软件测试自动化方法将人工智能集成到软件测试中的方法主要来自当下最流行的人工智能技术。它们是机器学习、自然语言处理(NLP)、自动化/机器人和计算机视觉。以下是这些技术如何用于测试的一些示例。?模式识别采用机器学习来寻找测试或测试执行中的模式，这些模式可以转化为可操作的见解。如果同一个类的问题导致多个测试失败，AI解决方案将要求团队重新访问可能有问题的代码。模式识别也可用于软件代码本身，以发现和预测潜在的漏洞。?如果自动化测试开始引起头痛，自我修复可以纠正它们。不稳定的测试最终可以追溯到问题的路径。看似不可重现的缺陷将被捕获并解决。随着项目变得越来越大，自我修复测试是真正的游戏规则改变者。?视觉回归测试使企业的软件和测试保持正常运行。这是前面提到的用户界面(UI)调整示例。良好的自我修复可以去除大量冗余工作，让产品团队在A/B测试方面更有野心，并帮助他们快速响应趋势。?数据生成与主要软件测试工具配合得很好。更大规模的测试可以使用AI进行参数化，例如生成大量具有稀有分辨率和元数据的个人资料图片，以查看用户是否可以正常上传。人工智能软件测试的最佳测试工具（一）LaunchableLaunchable使用模式识别来查看测试失败的概率。此信息可用于分割测试套件并删除一些明显的冗余。此外，可以对测试进行分组，例如，在部署补丁之前只运行最有问题的测试。(2)PercyPercy是一个视觉回归测试工具。它非常适合保持UI测试的相关性并帮助您保持UI在浏览器和设备之间的一致性。(3)mablmabl是一个简洁的测试自动化平台，具有自愈能力。它提倡低代码方法，但可以以传统方式完美使用。(4)AvoAvo有专门的测试数据管理工具，其中还包括人工智能数据生成。该解决方案声称可以大规模模拟真实世界的数据，并在顶部进行一些数据发现。结论软件测试中的人工智能方法是一种真正强大的工具，它比传统自动化更能提高效率。有些子集可能看起来有点矫枉过正（例如，数据生成是在人们开始将所有事物标记为“人工智能”之前出现的），但自我修复测试和模式识别并非易事。只要您设定正确的目标并让合适的人员参与，在您的质量保证计划中实施人工智能当然是值得的。但是，如果没有良好的测试管理解决方案，将AI引入软件测试是毫无意义的。涉足人工智能需要一个坚实的测试组织，任何认真的努力都会增加使用多种人工智能测试工具的复杂性。在开始您的AI软件测试之旅之前，您需要确保您已经找到理想的一体化测试管理解决方案。
