在当今快速的数字环境中，软件程序在我们的日常生活中发挥着至关重要的作用。从移动应用程序到基于网络的平台，软件程序已经发展成为我们工作、沟通和娱乐方式不可或缺的一部分。然而，随着软件技术的复杂性不断增加，确保其高质量和可靠性已成为开发人员和质量保证（QA）团队的一大挑战。这是 软件测试中的人工智能（AI）已经成为一种颠覆性的、改变了软件程序测试的最佳方式。
软件测试中的传统挑战
软件测试传统上是一个劳动密集型且耗时的过程。 QA 团队依赖手动测试技术，其中涉及一一执行测试用例并根据预期结果验证应用程序的行为。这种方法很乏味，而且容易出现人为错误，从而导致可能的缺陷被遗漏或忽视。
此外，随着敏捷开发方法和持续交付实践的出现，对更快、更高效的测试方法的需求变得更加迫切。手动测试根本无法跟上现代软件应用程序的快速发布周期和不断增加的复杂性。
软件测试中的人工智能是什么？
在 软件开发，人工智能测试已成为一种有效的方法，采用人工智能策略，例如机器学习、自然语言处理、大型语言模型和计算机改变测试操作的愿景。这些人工智能驱动的解决方案充分利用其能力，从以前的信息中获取信息、识别设计并生成明智的结论，以计算机化和丰富测试的各个部分。
这使得软件质量确认的策略更加高效和富有成果，从长远来看，确认了高质量项目的交付。虽然人工智能测试提供了许多好处，但重要的是，人类测试人员仍然在开发测试用例、分析结果和确保软件满足用户需求方面发挥着关键作用。
人工智能在（质量保证） QA 中的技术
多种人工智能技术可应用于软件测试，包括：
1.机器学习
机器学习算法可以分析历史测试数据、识别模式并对可能的缺陷或需要更彻底测试的区域进行预测。
2.自然语言处理 (NLP)
NLP 可以将自然语言翻译成测试用例，减少手工工作。然而，执行这些测试用例仍然需要深思熟虑的监督。
3.计算机视觉
计算机视觉技术可以帮助测试视觉效果。例如，他们可能会检查用户界面、查找布局问题或发现视觉问题。
4。智能测试用例生成
人工智能可以自动生成测试用例。它分析代码、数据流和用户场景。这增加了测试覆盖率并减少了测试用例创建的工作量。
用于测试自动化的 AI 测试工具和框架
已经出现了多种在软件测试中使用人工智能的工具和框架，为开发人员和 QA 团队提供了强大的自动化功能。以下是三个值得注意的例子：
1.测试西格玛
Testsigma 是一个云-基于人工智能的测试自动化平台，允许用户创建和执行自动化测试，而无需编写任何代码。它使用自然语言处理和机器学习。从而掌握用户需求，自动生成测试用例。此外，它还具有自我修复能力。因此，它可以适应应用程序的更改，减少测试维护。
2.应用工具
Applitools，其中之一最好的人工智能自动化工具，利用人工智能和计算机视觉进行视觉测试。它将应用程序屏幕截图与基线进行比较，自动识别视觉缺陷。这可确保一致、可靠的跨平台用户体验。
3.卡塔隆工作室
Katalon Studio 集成了广泛的测试自动化能力。该 AI 测试自动化解决方案包含支持测试生成、执行和审查的 AI 技术。跨框架支持涵盖 Selenium、Appium 等。值得注意的功能包括自我修复测试、自动测试创建和支持人工智能的对象识别。
4.完美
Perfecto是企业级测试自动化平台，为企业提供强大的选项来全面测试其移动应用程序和网站。该平台使用户能够通过其直观的无脚本功能轻松创建自动化测试，而无需编写代码。它还提供虚拟和物理设备实验室，允许在大量移动设备和操作系统上进行测试。
5.函数化
Functionize 是一个由人工智能驱动的智能测试自动化平台，使用在庞大数据集上培育的尖端机器学习模型，以促进自治测试的形成、护理和检查。这个用于自动化测试的人工智能工具的一些显着功能包括智能记录器、可视化测试、自我修复测试和智能测试维护。
6.代码智能
代码智能 是一个基于人工智能的应用程序安全测试平台，可进行模糊测试和动态分析，以发现代码中的错误、漏洞和异常情况。一些主要功能包括自动生成测试用例、检查测试期间执行了多少代码以及与持续集成和持续交付管道集成。
7.硒
Selenium 是一个开源测试自动化框架和 Web 应用程序的最佳软件测试工具之一。它提供跨不同浏览器和平台的测试自动化功能，包括本地测试和通过 Selenium Grid 进行分布式测试。 Selenium 通过 WebDriver 绑定支持多种语言，并提供 Selenium IDE 等用于录制和播放的功能。它的目标是自动化 Web 测试并跨环境扩展/分发脚本。
8.数字.ai
Digital.ai 持续测试是一种可扩展的网络和移动测试解决方案，可以大幅扩大测试覆盖范围并帮助组织做出数据驱动的选择。该人工智能测试解决方案可帮助测试团队广泛执行功能、性能和可访问性场景，并包含简化的人工智能测试创建，允许任何团队同事自动生成测试脚本。
人工智能在测试自动化中的优势
将人工智能纳入软件测试具有许多优势：
1.增加测试覆盖率
人工智能驱动的测试用例生成可以探索许多场景和边缘情况，从而提高测试覆盖率，并有可能发现手动测试期间可能遗漏的缺陷。
2.更快的上市时间
通过自动化各种测试任务，例如测试用例创建、执行和分析，人工智能可以显着减少总体测试工作并加速软件交付过程。
3.减少测试维护
人工智能驱动的自我修复功能可以自动适应应用程序的变化，最大限度地减少手动测试用例维护并确保自动化测试套件的使用寿命。
软件测试自动化中人工智能的未来
随着人工智能技术的不断发展，其对软件测试的影响预计将进一步扩大。人工智能在软件测试中的一些未来可能的趋势和机遇包括：
1.自主测试
人工智能驱动的测试解决方案最终可能能够自主执行端到端测试流程，并且需要最少的人工干预。
2.预测分析
通过使用历史数据和机器学习算法，人工智能系统可以在测试开始之前预测缺陷或风险领域，从而使团队能够更有效地集中精力。
3.智能测试编排
人工智能可用于根据风险、业务影响和可用资源等因素智能地编排测试执行并确定测试执行的优先级，从而优化整体测试流程。
尾注
将人工智能集成到软件测试中具有革命性的意义。开发人员和 QA 团队可以提高测试效率、准确性和可靠性。然而，人工智能模型需要大量高质量的数据集进行训练。测试现实世界的边缘情况很困难，而且围绕偏见和透明度的道德担忧也日益凸显。尽管如此，人工智能仍有望实现重复性任务的自动化、生成测试数据、及早发现缺陷等等。人工智能可以通过深思熟虑的实施来为世界各地的开发人员探索测试改进。
通过人工智能驱动的测试自动化、测试用例生成、执行和分析，团队可以实现更高的测试覆盖率、更快的上市时间并改善用户体验。此外，人工智能测试解决方案的自我修复能力可以减少手动测试维护需求。这释放了宝贵的资源，使团队能够更加专注于战略任务。
总之，人工智能对软件测试的影响是深远的。采用这项技术的组织将满足不断增长的发展需求并确保质量标准。然而，实施过程中仍存在挑战。