AI在测试中的应用

 从20世纪50年代的早期机器人技术到今天的先进的，算法驱动的机器学习，人工智能在很短的时间内走过了漫长的道路。虽然人工智能仍然相对年轻，但QASource发现人工智能对自动化测试的当前和潜在价值是巨大的。随着应用程序日益复杂，软件开发生命周期的快速发展以及跨行业的高速竞争上市时间，工程师将获得所有可以获得的帮助，无论是来自机器还是其他人。

那么，为什么AI对自动化测试服务有益呢？简而言之，它允许机器学习和理解环境，执行“智能”操作，并自动改进自身。

让我们来看看这三种功能如何在不久的将来改善您的自动化测试计划 - 以及它将如何为您节省大量的时间，金钱和资源。

失败预测

QA工程师最大的资产是他/她的经验。根据他们所在的领域，经验丰富的测试专家熟悉常见的错误。他们甚至可以预测应用程序中的位置。

现在，想象一下使用这样的工程师团队的综合知识来编程AI机器人。在未来，AI机器人将使用预测性学习在开发生命周期的早期检测停止显示的错误。

尽量减少详尽的测试

虽然自动化测试已经改变了游戏规则，但在AI的帮助下它可以更快地完成。即使有很好的自动化程序，工程师仍然必须手动测试边缘情况和其他复杂配置。AI机器人很快就会负责推动这些类型的测试，以及重复的手动任务，例如点击界面中的按钮，将有效和无效的数据输入文本字段等等。

驱动性能测试

想象一下，测试应用程序中的每个操作，在每次完成构建后捕获所有回归缺陷，并在几分钟内查看应用程序最慢部分的清晰分析。人工智能驱动的性能测试将有助于比当前的自动化流程更快地生成更清晰，更具凝聚力的报告，从而使您的团队变得更加敏捷并快速响应关键性能问题。

改善覆盖范围和质量

自动化已经实现了前所未有的应用程序覆盖率和测试质量，因此人工智能将释放出来的力量难以想象。AI机器人将能够使用多种数据组合测试测试用例中的每个场景。由于机器学习，机器人可以在运行时发现新行为，并将其用于场景中。这种强大，快速，深入的测试将有助于提高产品质量 - 呈指数级增长。

更快的上线时间

AI机器人将能够在数小时内分析和学习您的整个应用程序，而不是人工程师的数周和数月。这将导致快速起草的测试用例，执行速度更快。QASource创建了一个AI引擎，不仅有助于减少误报，还缩短了QA约定的回归分析时间60％。除了减少工程师所需的工作量，将AI与自动化结合使用意味着您将能够比以往更快地向客户推出新版本。

经济的解决方案

人是QA团队的重要组成部分，永远都是。但对于某些工作来说，租用机器更简单，更高效，更便宜。编写和维护测试代码是其中一项工作，幸运的是，对于我们所有人来说，AI机器人都会擅长。采用人工智能驱动的自动化将是一次性投资，将带来巨大的投资回报率。