人工智能正在塑造软件测试的未来

软件测试是一个必须的过程，以确保客户满意的应用程序。它从根本上讲是关于输入和预期的结果，它融合了大量的人和机器生成的数据。因此，这次测试为人工智能做好了准备。

无论是自动化的还是手动的，软件测试都可以从使用它、机器人以及智能、派生数据和分析中获益良多。测试机器人在Internet上运行自动任务(脚本)并执行重复的操作。测试机器人(语音机器人和聊天机器人)也解释，模仿和反应的书面和口头的语言。机器人不是硬编码的，可以注意到应用程序中的最新功能。

它改变这种动态的5种重要方式

测试正在变得无错误和简单。

由于新算法是如此重要的分析工具，熟练的软件开发人员将不再需要编写所有脚本并检查这么多数据。最新的人工智能还将有能力对日志文件进行排序，以提高具体程序的准确性，并节省宝贵的时间。生成的数据结果为开发人员提供了必须重新执行的更改的详细视图。它通过查找系统中的缺陷来向开发人员展示需要测试的地方。此外，新算法还可以预测未来的复杂情况，从而提高测试周期的效率。

优化测试套件

软件开发和测试面临的一个重要缺陷是过度工程，导致资源、精力和时间的损失。当公司迅速发布并使用自动化来向前发展时，它们经常与大量的积压进行斗争。机器人还可以帮助清理待办事项，并支持正确地集中精力进行测试。机器人可以识别相同/冗余和唯一的测试用例，从而消除重复和增强可跟踪性。

缺陷分析

该智能方法能及早识别缺陷，并提出避免这一缺陷和加快循环时间的建议。人工智能能够准确地发现使用情况和故障趋势，从而发现最关键和不太明显的错误，这使得团队能够根据识别的危险对回归测试用例进行排序。

人工智能可以消除多余的bug

bug会迅速破坏用户体验，需要软件测试来阻止这些缺陷和干扰。当错误被捕获和捕获时，专家测试人员会想知道bug是如何未被发现的以及bug何时进入程序的。随着人工智能的正确使用，错误进入系统的时间、方式和位置等问题都会得到解决。测试人员可以使用它生成的信息来检测是否需要更多的代码修改来控制错误进入程序。AI不断地进行测试，以清除程序中过多的bug。

规定性和预测分析

机器人依靠数据蓬勃发展，幸运的是，大多数企业都拥有自动化套件带来的大量生产和测试数据。人工智能可以用来分析测试结果，识别缺陷，预测质量。它利用这些数据预测程序的关键参数，并规定最佳的行动路线。智能的方法，以检测使用和故障趋势，以发现关键的，关键的和不太明显的错误。

AI对质量功能有着巨大的影响，其好处从卓越的质量到速度到市场、优化、更好的覆盖、可追溯性以及在总体开发成本上的非凡节省。

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