在人工智能和机器学习方面，测试领域的自动化已发生了很大的发展。自动驾驶汽车，机器人和著名的亚马逊拥有的产品Alexa是AL和ML如何影响我们的生活和日常活动的一些基本示例。
随着更新的应用软件和设备使用户的生活变得前所未有的轻松，对用户对产品质量的需求的重点日益增加。客户对于产品缺陷的容忍度越来越高，他们可以选择在市场上切换的替代方案。当谈论客户可以为公司的特定产品或服务描绘的忠诚度时，以下提到的统计数据是正确的。
“ 91％的不抱怨者刚刚离开，而其中13％的人又告诉15个人有关其产品不良体验的信息。”
这种被认为是健康的残酷竞争自然会影响任何行业的质量保证运营。随着软件结构的日益复杂，任何质量检查测试公司的质量检查流程都变得越来越复杂。
对质量要求更高，交付速度更快的需求的增加。所有这些结合导致需要为任何组织提供合适的端到端测试解决方案。在有限的时间范围内，创建专用的测试用例并从头开始编写脚本成为一项挑战，同时涵盖了所有关键的测试场景。
这些情况为大型质量检查公司提供了机会，可以利用人工智能和机器学习的潜力，以更高的速度，更好的质量和效率来实现高度自动化的测试。此类技术可以帮助您涵盖高风险的测试场景，并在指定的时间范围内实现完整的测试范围。分析师一直致力于尽可能减少测试自动化，并用新的年龄测试自动化技术代替它们。
公司交付软件项目的时间有限，这对软件测试团队构成了挑战。项目交付周期需要结合AI和ML并利用测试自动化的功能来消除此类挑战。
使用AI进行测试自动化是小镇上的新话题，它迫使公司在整个开发和测试过程中将其用作不可或缺的一部分。
如前所述，最好的测试结果可以通过注入智能和智能测试自动化工具来解决传统测试自动化中的痛点。现在让我们谈谈使用AI和ML的智能测试自动化技术如何帮助项目团队减少测试工作并提高测试覆盖率。
测试自动化中的自修复技术解决了测试脚本维护的主要问题，即自动测试脚本在对象属性（包括名称、ID、CSS 等）的每个变更阶段都会中断。测试自动化中的自修复技术在实现过程中使用了动态定位策略，程序可以自动检测到这些变更，并动态地修正它们，无需人工干预。团队可以利用敏捷测试方法中的左移方法，使得过程更加高效，提高工作效率，加速交付。
举个例子，当开发者对 HTML 页面中的对象标识符进行任何更改时，测试用例中的 UI 标识符将自动更改。虽然属性改变了，但人工智能引擎仍然定位这些元素，并根据在源代码中的更改来修改它们。这一自修复技术使开发者不必花费大量时间来识别变更，同时更新 UI。
自动化测试脚本的开发是一项复杂的工作，需要用到 Java、Python、Ruby 等高技能的编程语言。同时还需要做大量的初始工作，并投入一定的时间和资源。使用自动化脚本进行开发可将测试脚本的生成时间减少 50%。另外，在测试脚本设计过程中加入人工智能和机器学习技术，也能大大简化其设计流程。
目前市面上有各种各样的测试工具，比如通过手动测试用例构建的 selenium 自动化测试脚本，它可以读取测试脚本，并自动生成自动化脚本。该人工智能算法使用自然语言处理，能够理解用户的意图，并在 Web 应用中模拟这些行为。它的优点是可以减少 80% 的测试脚本设计和经历。
很多使用敏捷和 DevOps 方法执行持续测试的组织都选择了一种严格的测试方法，并在整个软件开发生命周期中每天进行数次使用，其中包括单元、API、功能、可访问性、集成和其他类型的测试。在执行这些测试用例时，系统将创建大量的测试数据。库存的数据越多，管理人员就越难做出更准确的决定。
通过可视化最不稳定的测试用例和其他需要重点关注的部分，机器学习可以帮助开发者更容易地识别关键的问题区域。此外，通过人工智能和机器学习系统的参与，还可以轻松地对测试数据进行切片、分块和分析，并能够读取模式、量化业务风险和加快手头项目的总体决策过程。
具体来说，在人工智能和机器学习的帮助下，分析人员可以获得以下更好的特性：
软件开发中的视觉测试（也叫 UI 测试）可以确保开发者构建的 Web 或移动应用的 UI 呈现给最终用户，这些工具旨在通过更新 UI 来帮助开发者实现应用的功能。不过当前，大多数正在进行的测试通常难以实现自动化，而是采用人工测试的方式。
人工测试很容易导致一些元素被忽略，要想准确识别这些元素，测试人员可以利用基于机器学习的视觉验证工具。这是一种基于图像的测试注入，它动态地改变了公司在任何系统中提供自动测试服务的方式。
测试分析人员可以创建自动检测软件中所有视觉错误的机器学习测试，这样做有助于验证应用的视觉正确性，而无需测试专家将输入隐性地插入到系统中。
当前，开发者使用的基于人工智能的最新自动化技术是使用 spidering 方法为应用自动编写测试。
开发者需要为自己的 Web 应用提供一些新的人工智能 / 机器学习工具，以便启动抓取。在抓取的过程中，该工具通过截图收集数据，为每个页面下载 HTML 代码，测量复杂，并不断重复运行这些步骤。最后，这一工具会创建一个数据集，并训练机器学习模型，从而理解应用程序的预期模式和行为。
此外，该工具还将其当前阶段与之前观察到的所有模式进行比较。如果有偏差，工具将把这部分标记为测试期间可能出现的 Bug。下一步，开发者需要确认被标记的问题是否确实是 Bug。也就是说，机器学习工具负责 Bug 的检测过程，但是开发者在接受调用之前必须进行最后的确认。
要想在测试中充分利用人工智能和机器学习技术，需要开发者具备一定的机器学习测试算法基础，并且要有战略上的测试方法。同时，还需要拥有一支测试团队，团队需要知道如何将复杂的数据结构分解成能够帮助开发者加强决策过程，并提高总体项目效率和收益的简化表示。
