人工智能在软件测试中越来越常见，原因是充分合理的。尽管如今的人工智能主要用于自动化和便捷，但这项技术每天都在变得更加智能和高效。在软件测试中， 人工智能可以用于增强许多重复性任务，从而加快相关流程并提高准确性。

回归测试就是一个例子。每当软件代码发生变化时，都会进行回归测试，以确保应用程序仍然按预期运行。通常这是通过手动进行的。然而，人工智能可以通过在代码变化后的各个间隔检查应用程序是否存在问题来自动化整个过程。

虽然人工智能不会完全接管，但它肯定会对传统软件测试产生影响。下面是它的具体方式。

1. 回归测试自动化

通常情况下，手动回归测试需要测试人员和开发人员投入大量时间和精力。每当软件代码发生变化时，都必须对生成的应用程序进行测试。这就需要开发人员和测试人员之间来回沟通，或者如果没有测试人员，开发人员就需要扮演多重角色。

人工智能解决方案可以完全自动化这个过程，在任何代码被修改后几乎立即进行测试。只要它被正确训练，人工智能始终比手动测试人员更快、更高效、更准确。

此外，开发人员能够更早地获得测试结果和相关数据，使他们能够立即着手进行必要的修复工作。或者，如果没有发现问题，他们可以更快地转移到开发的其他领域。

另外，人工智能可以随着变得更加智能而在时间上改进回归测试。这使得回归测试周期更加可靠。

2. 早期故障和错误检测

软件测试的一个重要元素是确保代码或应用程序达到预期水平并按预期执行。因此，测试的一个重要部分是寻找错误和其他软件问题并进行修复。

即使是最熟练的开发人员也可能忽视语法或编码错误，尤其在大型项目中更容易出现这种情况。尽管现代编程工具可以找出基本的错误，但自然语言问题通常要等到运行时才会被发现。人工智能在软件测试中可以通过找出故障和错误来检测这些错误。

机器学习（ML）依赖于自然语言处理（NLP）、训练数据和预编程的扫描工具，以定位潜在问题并标记它们进行检查。更重要的是，如果修复更加明显，人工智能可以直接插入新代码。这节省了时间、金钱和许多麻烦。

3. 生产力的福音

通过早期故障和错误的检测以及更有支持性的回归测试，开发人员和测试人员可以在各个方面获得显著的生产力提升。借助人工智能和机器学习系统的帮助，与开发相关的许多例行任务可以通过加速、增强或直接采用自动化解决方案来完成。

这与我们在其他行业中看到的情况类似，人工智能越来越多地被用于驱动机器人流程自动化（RPA）、智能自动化等。

例如，团队和部门之间的沟通通常在应用测试之后进行。现在可以由自动化解决方案处理。不再需要手动发送信息，耗费与相关联系人所需的时间，而是可以立即与所有相关方共享信息。凡是人工智能涉及的所有流程和解决方案都可以获得同样的好处。

4. 自我修复代码

人工智能和机器学习使得"自愈技术"或自修复代码成为可能。不仅人工智能可以比人类更快地识别和检测语言问题，而且当它获得了适当的资源支持时，它还可以更快地修复代码。早期的错误和故障检测只是一个开端。

人工智能解决方案实际上可以为常见问题注入代码修复，或者在了解如何查找和处理问题后，它们可以指导人工智能修复更复杂的问题。更棒的是，正如我们通常在机器学习中看到的那样，通过摄取更多信息，自愈算法随着时间的推移会变得更准确，更能代表工作代码。

这意味着当开发人员修改代码并导致软件出错时，人工智能将立即接管并修复问题。这减少了开发人员和测试人员寻找这些问题所需的时间，也大大减少了常规故障排查的工作量。它还可以标记常见问题以供稍后审查，以确保不重复犯错并防止问题在开发阶段逐渐累积。

软件测试中的人工智能：良好的颠覆即将到来

由于更智能、更高效的流程提高了生产力，人工智能在软件测试中具有颠覆性的潜力。通过人工智能，几乎可以完全将需要大量时间和精力的手动任务自动化。另外，自然语言处理工具可以处理早期的错误检测，而自愈代码则确保软件应用在运行时始终正常工作。所有这些都减少了故障排查和手动错误检测所需的时间。这些好处将积极地改变软件测试，并且我们对此感到非常高兴。

 

 

来源：https://readwrite.com/4-big-ways-ai-will-disrupt-software-testing/