使用AI（人工智能）和ML（机器学习）更快地进行测试

在今天快速变化的数字世界中，确保软件运行良好、保持安全并完成其应有的功能非常重要，这一点在当今快速变化的数字世界中尤为重要。常规的测试方法很好，但它们有时无法跟上软件日益复杂化的步伐。但现在，得益于人工智能（AI）和机器学习（ML），软件测试已经发生了巨大的变化。它变得更加高效和准确，能够轻松应对大规模任务。

让我们探索人工智能和机器学习如何影响软件测试的未来。

AI是指能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。这些任务可能包括理解自然语言、识别模式、做出决策或解决问题等。对于软件测试人员来说，AI不仅可以自动化重复性任务，还能分析数据以发现模式和见解，并预测软件中可能出现的问题或潜在改进之处。

机器学习是人工智能的一个子领域，专注于构建可以从数据中学习的系统。与其显式地编程规则，机器学习算法可以从示例和数据模式中学习，以随着时间的推移不断优化其性能。对于软件测试人员来说，机器学习可以在多个方面提供帮助，例如自动生成测试用例、识别测试结果中的异常或根据软件特性的变化调整测试策略。

• 时间方面: 开始一个新的测试自动化项目时，团队常常花费大量时间重写代码，即使他们可以重用一些部分。无论是设置新工具还是调整现有系统，这通常是一个缓慢的过程。AI 工具通过快速生成测试脚本而无需大量手动工作来帮助解决这个问题。
• 变更: 团队经常更改应用程序，即使用户没有注意到。这些变更可能导致测试脚本在页面上执行某些操作时失败。AI/ML 工具可以自动解决这些问题，确保测试顺利进行。
• 测试脚本覆盖率: 在敏捷项目中，每次有变更时都运行所有测试并不总是实际可行的。然而，AI/ML 工具可以帮助测试人员创建符合变更的测试集，考虑各种项目因素。

我们讨论了如何通过将AI和机器学习添加到您的测试中使测试运行得更高效。现在，让我们来探讨在软件测试中使用AI的好处。

你是否在疑惑你的测试是否全面？人工智能可以提供帮助。它分析大量数据以发现测试中的缺口。这意味着你可以发现手动测试可能遗漏的难以察觉的错误，从而提高软件的整体质量。

生成式人工智能创建了众多测试案例，轻松应对复杂场景。此外，AI还能识别反复出现的问题，从而实现主动预防和解决问题。

手动测试有其局限。人们能做的有限，尤其是在处理复杂应用时。这就需要人工智能来帮忙了。

AI可以轻松处理单调的任务和大量数据。因此，当我们将人类的智慧与AI的高效相结合时，就能实现全面的测试。

AI不仅仅是处理枯燥的工作。它让测试人员能够更富有创造性地工作。通过让AI处理例行任务，测试人员可以专注于寻找新的问题和挑战，并打破常规思维。

在软件开发中，时间非常宝贵。测试越快，产品就能越早发布。

AI加速测试而不牺牲质量。它可以比人类快得多地进行许多测试。这意味着您的团队无需等待测试结果，项目可以继续顺利进行。

而且生成测试数据呢？AI也可以做到非常快，涵盖许多人类需要很长时间才能想到的各种情况。

快速地推出您的产品极其重要。AI技术可以帮助您做到这一点而不以牺牲质量为代价。

传统的测试可能需要很长的时间。但有了AI来做那些繁琐的工作，你可以更快地进入市场，从而缩短上市时间。

AI可以同时进行多种测试。因此，不必一次只测试一个方面。此外，尽早发现错误可以减少团队间的反复沟通，使整个流程更快。

人类会犯错，尤其是在进行冗长枯燥的任务时。AI 却不会犯错。

AI工具每次以相同的方式执行测试，从不犯错。这对于需要每次都完美的测试来说至关重要。

当你的软件进行大量计算或处理大规模数据时，AI可以保证一切准确无误，分毫不差。

AI 在软件运行过程中检查其性能，以确保一切运行顺畅。它甚至能发现人类可能忽略的细微变化。

它也能预测问题。通过分析过去的事件，AI 可以预判何时将出现问题并立即阻止其发生。

制作软件存在风险。AI可以通过尝试多种情况来发现弱点并提供帮助。它还可以通过回顾过去的问题来预测风险。因此，您可以在问题变得严重之前预先解决这些问题。

AI可以在极端条件下（如互联网速度非常慢时）测试您的软件。这确保了您的软件无论遇到何种情况都能保持可靠。

各种由AI/ML技术支持的工具提供自动化测试生成、智能故障识别和全面的测试覆盖范围，提高了测试效率并保证了产品质量。

Selenium ：一种配备了人工智能能力的多功能测试工具，支持灵活高效的测试执行。

功能化测试：提供端到端、自愈、具有云可扩展性的测试，以促进更快的开发和提高产品质量。

Testsigma : 利用人工智能自动化测试流程，加快测试执行速度，增强对产品发布的信心。

Applitools : 利用视觉AI技术缩短测试创建、执行和维护所需的时间，提升整体测试效率。

mabl：提供低代码AI自动化测试解决方案，以最少的精力实现可靠且全面的端到端测试覆盖。

Eggplant 数字自动化智能技术：采用人工智能和基于模型的测试策略，实现全面覆盖和增强用户体验。

考虑一种场景，其中 QA 团队借助 AI/ML 驱动的自动化快速验证整个应用，从而使测试人员能够专注于需要人类判断的任务。

虽然许多AI和机器学习工具旨在自动化测试流程，但有些工具可以通过提供见解、建议以及其他支持功能来协助手动测试任务。

一个这样的工具是Test Craft)。

以下是如何使用Test Craft工具为任何界面生成测试案例的方法。

步骤 1. 在 Google Chrome 中安装好 TestCraft 扩展

步骤2：打开Instagram网站，激活TestCraft扩展，点击“选择元素”。

步骤3：选择电话号码文本框以确认选择。

步骤 4：在 TestCraft 中，点击“生成测试案例”以生成所选元素的测试用例。

它为选定的元素生成了各种测试用例

步骤5：要开始自动化测试案例，选择所需的测试案例，选择自动化工具和编程语言，然后点击“自动化”，。

随着我们迈向使用AI和ML进行测试的未来，理解这些技术如何改进软件测试非常重要。通过使用AI和ML，团队可以使测试变得更简单，覆盖更多的测试领域，并且更快地将产品推向市场，同时确保产品的质量顶尖。

简而言之，AI和ML在测试中不仅仅是时髦的术语——它们正在改变游戏。借助它们，组织可以更有效地应对现代软件开发中的挑战，确保出色的用户体验，从而促进业务成功。

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