AI在测试中的应用

今天偶然间看到了的一个大牛的AI教程（地址点这里），恰逢公司开始计划节流便考虑到一个问题，AI是否可以应用到软件测试领域？搜罗了一下，果真，还是有的。研究一下这9款工具， 发现目前AI应用到测试领域的工具主要有以下几类：

1， 应用于UI级screenshots图像智能对比，实现对比结果降噪，根源应是图像识别低级应用；比如： Applitools、Test.AI、MABL等都有应用。

2， 应用于UI级定位元素的稳定性维护，元素变化后能自动维护，如ReTest、MABL等；

3， 应用于自动生成脚本，智能识别用户交互模型，选出最佳用户交互路径，自动生成测试用例；可用于数据库、api、ui等不同层次的功能测试、性能测试甚至可用性测试；如：eggplant等。

以上几点基本是直奔解决自动化的痛点，但这些工具应用的可靠性和稳定性还有待时间检验，目前应用AI的自动化工具有包括但不限于以下这些：

eggplant， eggplant uses scriptless models, AI, and analytics to expand automation beyond test execution across the full testing process. From test-case generation and test optimization to results analytics.
Appvance IQ， 针对app，有自己的编辑器，非基于selenium的录制等，通过AI生成测试蓝图、执行并报告；
MABL： 基于云集成API、UI等测试，end to end的自动化测试解决方案，AI主要也是应用在自动监测页面元素的变更，图像对比；
Sauce Labs、Sealights： 也是基于云的自动化测试；
Test.AI (前身为Appdiff ) 被视为一种将AI大脑添加到Selenium和Appium的工具，以一种类似于Cucumber的BDD语法的简单格式定义测试
Applitools、MABL、ReTest、Sauce Labs、Sealights、Testim。