在当前高速发展的数字环境中，软件步伐在我们的日常生存中发挥着至关紧张的作用。从移动应用步伐到网络平台，软件步伐已发展成为我们工作、交流和娱乐方式中不可或缺的一部门。然而，随着软件步伐技能复杂性的不绝提高，怎样确保其高质量和可靠性已成为开辟人员和质量保证（QA）团队面对的一大挑衅。这就是人工智能（AI）在软件测试中的颠覆性应用，它改变了软件步伐测试的最佳方式。
软件测试的传统挑衅
软件测试向来是一个劳动密集型的耗时过程。质量保证团队一直依靠手动测试技能，即逐个实验测试用例，并根据预期结果验证应用步伐的行为。这种方法既繁琐又轻易出现人为错误，导致大概的缺陷被遗漏或忽略。此外，随着敏捷开辟方法和持续交付实践的出现，对更快、更高效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步伐的快速发布周期和不绝增加的复杂性。
什么是软件测试中的人工智能？
在软件开辟领域，人工智能测试已成为一种有效的方法，它采用机器学习、自然语言处置惩罚、大型语言模型和计算机视觉等人工智能策略来改变测试操作。这些由人工智能驱动的办理方案最大限度地利用了它们从以往信息中获取信息、识别设计和生成明智结论的能力，从而使测试的各个部门计算机化并得到丰富。从长远来看，这将为软件质量确认带来更有成效、更富有成果的策略，从而确保交付高质量的产物。虽然人工智能测试带来了诸多好处，但紧张的是，人类测试人员仍然要通过开辟测试用例、分析结果和确保软件满意用户需求来发挥关键作用。
人工智能在（质量保证）质量保证中的应用 几种人工智能技能可应用于软件测试，包罗:
1.机器学习
机器学习算法可以分析历史测试数据、识别模式并预测大概存在的缺陷或必要更彻底测试的领域。
2.自然语言处置惩罚（NLP）
NLP 可以将自然语言转化为测试用例，从而淘汰人工操作。然而，实验这些测试用例仍必要周到的监督。
3.计算机视觉
计算机视觉技能可以资助测试视觉效果。例如，它们可以查抄用户界面、发现布局题目或发现视觉题目。
4.智能测试用例生成
人工智能可以主动生成测试用例。它可以分析代码、数据流和用户场景。这可以提高测试覆盖率，淘汰创建测试用例的工作量。
用于测试主动化的人工智能测试工具和框架
在软件测试中使用人工智能的工具和框架层出不穷，为开辟人员和质量保证团队提供了强大的主动化功能。下面是三个值得注意的例子：
1. Testsigma
Testsigma 是一个基于云的人工智能驱动测试主动化平台，用户无需编写任何代码即可创建和实验主动化测试。它使用自然语言处置惩罚和机器学习。因此，它能把握用户需求，主动生成测试用例。此外，它还具有自愈能力。因此，它能适应应用步伐的变化，淘汰测试维护工作。
2. Applitools
Applitools 是最好的人工智能主动化工具之一，它利用人工智能和计算机视觉进行可视化测试。它将应用步伐截图与基线进行比较，主动识别视觉缺陷。这可确保一致、可靠的跨平台用户体验。
3. Katalon Studio
Katalon Studio 集成了广泛的测试主动化功能。这一人工智能测试主动化办理方案包含支持测试生成、实验和审查的人工智能技能。跨框架支持包罗 Selenium、Appium 等。显著的功能包罗自愈测试、主动测试创建和人工智能对象识别。
4. Perfecto
Perfecto 是一个企业级测试主动化平台，为企业全面测试其移动应用步伐和网站提供了强大的选择。该平台通过直观的无脚本功能，使用户无需编写代码即可轻松创建主动化测试。它还提供虚拟和物理设备实验室，答应在大量移动设备和操作系统上实验测试。
5. Functionize
Functionize 是一个由人工智能驱动的智能测试主动化平台，它使用在庞大数据集上培养的尖端机器学习模型来促进自我管理测试的形成、维护和查抄。这款用于主动化测试的人工智能工具的一些显著能力包罗智能纪录器、可视化测试、自修复测试和智能测试维护。
6. Code Intelligence
Code Intelligence 是一款人工智能驱动的应用步伐安全测试平台，可进行模糊测试和动态分析，以发现代码中的错误、毛病和非常情况。它的一些主要功能包罗主动生成测试用例、查抄测试过程中实验了多少代码，以及与持续集成和持续交付管道集成。
7.Selenium
Selenium 是一个开源测试主动化框架，也是网络应用步伐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主动化功能，既可在本地进行，也可通过 Selenium Grid 进行分布式测试。Selenium 通过 WebDriver 绑定支持多种语言，并提供用于纪录和回放的 Selenium IDE 等功能。其目的是实现网络测试主动化，并跨环境扩展/分发脚本。
8.Digital.ai
Digital.ai Continuous Testing 是一种可扩展的 Web 和移动测试办理方案，可大幅扩大测试覆盖范围，资助企业做出数据驱动的选择。该人工智能测试办理方案可帮忙测试团队广泛实验功能、性能和可访问性场景，并结合简化的人工智能测试创建，答应任何团队成员主动生成测试脚本。
人工智能在测试主动化中的优势
将人工智能融入软件测试可带来诸多优势：
1.提高测试覆盖率
人工智能驱动的测试用例生成可以探索很多场景和边缘案例，从而提高测试覆盖率，并有大概发现人工测试中大概遗漏的缺陷。
2.加速上市时间
通过主动化各种测试任务，如测试用例的创建、实验和分析，人工智能可以显著淘汰整体测试工作量，加速软件交付流程。
3.淘汰测试维护
人工智能驱动的自修复功能可主动适应应用步伐的变化，最大限度地淘汰手动测试用例维护，确保主动化测试套件的使用寿命。
人工智能在软件测试主动化中的未来
随着人工智能技能的不绝发展，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大概出现的未来趋势和机遇包罗:
1.自主测试
人工智能驱动的测试办理方案最终大概能够自主实验端到端测试流程，只需极少的人工干预。
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前预测缺陷或风险领域，从而让团队更有效地集中精力。
3.智能测试协调
人工智能可根据风险、业务影响和可用资源等因素，智能地协调测试实验并确定优先次序，从而优化整体测试流程。
结束语
将人工智能融入软件测试是一种厘革。 利用机器学习、自然语言处置惩罚和计算机视觉，开辟人员和质量保证团队可以提高测试服从、准确性和可靠性。然而，人工智能模型必要大量高质量的数据集进行训练。测试现实世界中的边缘案例非常困难，而且有关私见和透明度的道德题目也非常突出。尽管如此，人工智能仍有望主动实验重复性任务、生成测试数据、赶早发现缺陷等。通过深思熟虑地实施人工智能，全球开辟人员都能在测试方面有所改进。通过人工智能驱动的测试主动化、测试用例生成、实验和分析，团队可以实现更高的测试覆盖率、更快的上市速率和更好的用户体验。此外，人工智能测试办理方案的自我修复能力可以淘汰人工测试维护需求。这就开释了名贵的资源，使团队能够更加专注于战略性任务。随着人工智能技能的不绝发展，它对软件测试的影响只会越来越大，为自主测试、预测分析和智能协调打开大门。虽然软件测试和人工智能技能的结合不会完全取代人类测试人员，但无疑会增强和提高他们的能力，从而更高效、更有效地交付卓越的软件产物。
总之，人工智能对软件测试的影响是深远的。采用这项技能的组织将满意日益增长的开辟需求，并确保质量标准。然而，在实施过程中仍然存在挑衅。
最后附上2024年两会新质生产力关系图
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