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软件测试中的人工智能方法是一种强大的工具，它比传统的自动化更能提高效率。
就场景而言，这里所说的人工智能指的是其现代状态，而不是理想目标。人们生活在一个狭义的人工智能或弱人工智能的世界中，它在个别任务上击败了人类，例如比开发人员更快地排除基本的故障。但距离真正强大的人工智能还有几年或几十年的时间，而未来的人工智能几乎可以做人类能做的任何事情。这意味着人工智能测试不会在没有人工输入的情况下进行，但可以最大限度地减少工作量。
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工工作更进了一步。人工智能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。根据实现的不同，测试将被修改或从头开始创建而无需任何人工输入。如果项目的复杂性让人们想知道如何测试，这是一个很好的解决方案——人工智能很可能是答案。
人工智能的好处
根据定义等因素，仅本节就有一系列文章。让我们坚持人工智能测试的好处以及人工智能在测试中的其他用途。
•人工智能自动化测试可以节省时间。使用测试自动化工具可以实现调度奇迹，但可以更上一层楼。如果可以只维护有用的测试呢?例如，可以自动取消或暂停测试，以调查它们是否确实是在浪费时间。
•测试一致性可以提高准确性。偶尔会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人工智能审查，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。这对于经常每天(如果不是更频繁地)调整用户界面以实现A/B目的的B2C解决方案尤其重要。对于模仿用户旅程的测试来说，这样的小变化仍然可能是破坏性的，例如，按钮根本不存在了。结合人工智能+测试自动化意味着测试无需人工输入即可针对用户界面个(UI)更改进行调整。
人工智能测试最佳实践
以下是来自处于人工智能测试前沿的厂商进行反复试验的一些建议。
•知道正在进入什么。在没有充分准备的情况下推动测试自动化是一个巨大的时间消耗。就像自动化测试一样，缺乏能够带路的高级专家是灾难性的。
•整理好测试套件。缺少或不正确的标签、拼写错误和遗留数据库都可能会扭曲人工智能将用于改进测试的数据。
•写下实施人工智能的目标。这包括您希望解决的业务目标(例如，通过更流畅的用户体验显著地着提高留存率)、验证人工智能努力是否值得付出努力的测试目标，以及一些用于查看是否走在正确轨道上的人工智能测试基准。
•提醒同事。将人工智能纳入测试是一个漫长的过程，它可能会在最短的时间内影响测试专家的可用性及其输出。您的项目经理、产品负责人和高层管理人员会很高兴提前通知这种剧烈的变化。当然，开发人员也应该知道，特别是如果他们处理项目的单元测试。
•确保测试管理同样具有创新性。如果企业的团队仍然坚持在Excel上进行测试，那么人工智能测试几乎没有用处。需要一个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
将人工智能融入软件测试的方法主要来自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查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，人工智能解决方案将要求团队重新查看可能有问题的代码。模式识别还可用于软件代码本身，以发现和预测潜在漏洞。
•如果自动化测试开始令人头疼，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，自我修复的测试将真正改变游戏规则。
•视觉回归测试使企业的软件和测试都保持正常工作。这就是前面提到的用户界面(UI)调整示例。良好的自我修复消除了许多多余的工作，使产品团队对A/B测试更加雄心勃勃，并帮助他们快速响应趋势。
•数据生成与主要的软件测试工具一起非常有用。可以使用人工智能对更大规模的测试进行参数化，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它们。
人工智能软件测试的最佳测试工具
(1)Launchable
Launchable使用模式识别来查看测试失败的可能性。这一信息可用于切断测试套件，并消除一些明显的冗余。此外，可以对测试进行分组，例如，在部署修补程序之前只运行最有问题的测试。
(2)Percy
Percy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，并帮助您在不同浏览器和设备之间保持用户界面的一致性。
(3)mabl
mabl是一个简洁的测试自动化平台，具有自我修复功能。它宣扬一种低代码方法，但可以以传统方式完美使用。
(4)Avo
Avo有一个用于管理测试数据的专用工具，该功能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，它比常规自动化更能提高效率。一些子集可能看起来有点过分(例如，数据生成是人们开始将所有东西标记为“人工智能”之前的事情)，但自我修复测试和模式识别是不小的壮举。只要您制定适当的目标并找到合适的人员，在质量保证程序中实施人工智能肯定是值得的。
但是，如果没有好的测试管理解决方案，将人工智能引入软件测试是没有意义的。需要一个坚实的测试组织来涉足人工智能，任何认真的努力都会增加使用多个人工智能测试工具的复杂性。在开始人工智能软件测试之旅之前，需要确保找到了一个理想的多合一测试管理解决方案。
