软件开发领域目前是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的重要目标。为什么要进行软件开发?软件开发和测试是使用 AI/ML 驱动技术的领域，因为软件应用程序越来越复杂且数据密集。

　　对于 QA 测试团队来说，测试智能不仅仅是经验。它代表了 AI/ML 在从人和技术角度提高软件测试智能方面的优势。现代测试需要更快的执行速度，因为系统越来越复杂，代码发布到生产中的频率也越来越高。AI/ML 技术代表了软件测试效率的救命稻草，也是测试人员的新机会之源。

　　本指南介绍了测试智能对 AI/ML 技术时代的现代测试团队意味着什么，包括 AI 带来的好处、挑战和机遇。它将包括以下主题：

　　什么是测试智能?使用AI/ML技术进行测试有哪些好处?使用 AI/ML 技术的测试团队面临的典型挑战是什么?AI时代，测试人员面临哪些机遇?

　　一、什么是测试智能?

　　测试智能意味着以有组织、主动和快速的方式使用人类和 AI/ML 来规划和开展软件测试。其结果是向客户交付高质量的软件应用程序。主动测试对于满足开发组织和客户的业务和应用需求至关重要。

　　测试智能代表人类和 AI/ML 技术。每种类型的测试智能协同工作效果最佳。AI/ML 技术改进了测试，但需要管理以确保测试对各种用户而言仍然有效、全面和准确。

　　测试智能始于冲刺期间的测试规划，以实现全面而准确的覆盖，从而在软件开发生命周期 (SDLC) 的早期发现问题。智能测试可能很简单，例如防止重复工作、返工或测试执行中的重叠。它创建有效而高效的测试，在短迭代周期内提供扩展的测试覆盖范围。

　　软件测试中的 AI/ML 技术正在发生积极变化，并为 QA 测试人员和测试团队提供了大量机会。将人类测试人员的测试智能与 AI/ML 技术相结合目前正在引起测试质量、速度和效率的重大变化和改进。

　　例如，LambdaTest Test Intelligence将尖端的 AI/ML 与人类的专业知识相结合，以改变软件测试，确保在整个开发生命周期中更快、更准确、更全面的覆盖。

　　二、使用AI / ML智能进行测试的好处

　　使用人工和 AI/ML 技术进行软件测试的影响和好处才刚刚开始。未来十年内，应用程序质量的长期变化将显现出来。测试团队应尽早参与其中，以便参与测试和优质客户体验的未来发展方向。

　　集成 AI/ML 技术进行测试的好处包括：

　　提高速度和效率、测试准确性和提高精度、提高测试灵活性并降低成本、快速测试可扩展性、增加使用高质量、安全的数据、改进迭代过程中的风险管理、更好地检测缺陷，减少推送给客户的错误、增加测试覆盖率

　　当 QA 流程精简并使用减少手动工作量的自动化流程时，测试速度和整体效率会提高。例如，AI/ML 技术支持并行服务器测试并支持跨浏览器测试。可以完成更多测试，并且测试准确且专注于代码中已更改的区域。AI/ML 可以帮助测试团队根据累积的数据和历史记录确定可改善用户体验的测试并确定其优先级。

　　AI/ML 测试工具的扩展速度更快，并且可上下调整。换句话说，测试团队可以根据应用程序用户以及应用程序固有的复杂性或简单性来规划和执行测试。测试人员可以创建负载和性能测试，而无需创建新的团队项目或开发人员协助。QA 团队使用 AI/ML 技术在需要时提供额外的覆盖范围。

　　AI/ML 技术依靠数据工作。人工测试人员也依靠多年应用测试经验积累的数据工作。不同之处在于，人类记忆可能会出错。AI/ML 数据驱动的测试更易于访问、复制、刷新和更新。人类经验和 AL/ML 数据是改善客户体验的最佳组合。

　　三、AI/ML 测试方法

　　AI/ML 技术在测试中的优势源于使用自动化测试用例生成、智能测试优先级排序、预测性缺陷检测和测试自动化工具改进。测试自动化改进包括预测性维护、脚本辅助以及对持续集成和部署 (CI/CD) 的持续测试的真正支持。

　　AI/ML 技术提供了自动生成以用户为中心的测试以及针对 API、数据连接、后台运行时引擎和隐藏进程的测试的方法。AI/ML 通过打开黑匣子来帮助测试人员，使测试人员能够构建专注于 UI 和用户体验的测试，以及测试后端进程和集成的第三方应用程序。

　　通过不创建自动化测试脚本或编写手动测试用例，测试团队可以节省大量时间。AI/ML 还了解边缘情况，因此不会错过测试场景。ML 还会随着时间的推移不断学习，并包括对安全漏洞和边界条件的测试。

　　智能测试优先级排序方法使用 AI/ML 根据测试暴露关键缺陷的能力对其进行排序。ML 模型和算法使用缺陷报告和测试历史中的历史数据来查找模式和趋势，并将其与代码修改和故障发生率进行匹配。将 AI/ML 的测试优先级排序与人类测试人员的经验相结合，可以提高测试覆盖率的准确性。测试需要测试的内容，而不是重复不必要的测试。

　　缺陷或异常检测可帮助测试团队避免因系统故障、性能下降和安全问题导致的错误而措手不及。这些领域中的每一个都对应用程序质量和用户体验构成重大风险。这些领域的缺陷通常在代码发布到生产环境之前都无法发现。AI/ML 技术使测试团队能够在开发周期的早期和整个过程中识别此类缺陷。例如，类似于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的深度学习模型通过扫描整个数据的空间关系并标记问题以供人工审查，实现了实时缺陷检测。

　　使用具有 AI/ML 技术的测试自动化工具的测试团队现在可以切实满足测试自动化需求，提供全天候运行的一致且自主的测试，这对于 CI/CD 和持续测试需求非常有价值。现代 AI/ML 测试自动化工具支持跨测试服务器进行跨平台和并行测试。此外，它们还提供自动测试生成、脚本编写辅助以及预测或自我修复选项，以最大限度地减少测试维护的影响。

　　四、QA 测试人员面临的 AI/ML 集成挑战

　　集成新技术始终充满挑战。AI/ML 拥有多种工具和选项。制定测试策略，包括将 AI/ML 融入现有测试流程或重写现有测试流程以包含 AI/ML。为行业变革做好准备的最佳方法是了解它的发展。让测试团队接受 AI/ML 工具培训，并找到利用 AI/ML 为您带来优势的方法。

　　在工作中学习新技术可能具有挑战性且会分散注意力。计划好时间，逐步引入新工具和流程。考虑从 AI/ML 测试自动化工具开始，或使用 AI 在测试服务器上生成测试数据。许多团队还可能考虑使用 AI/ML 为新项目开发测试用例。

　　软件开发团队在使用 AI/ML 时面临的最大挑战是充分理解数据质量的重要性。如果 AI/ML 从不良或不准确的数据集中学习，则生成的测试用例可能无效或包含遗漏或偏差。教导人工测试人员审查 AI/ML 工作并注意任何不准确之处。在当前的 AI/ML 阶段，人工审查至关重要。

　　五、QA 测试人员的机会

　　在测试中使用 AI/ML 技术带来的诸多挑战也为 QA 测试人员和测试团队提供了提高测试质量的机会。考虑学习如何审查 AI/ML 生成的测试用例或脚本的准确性。新的软件测试角色最终可能会包括 QA 审计员之类的角色，他们可能负责验证生成的测试的准确性。

　　另一个机会是学习使用 AI/ML 技术，从开发开始到客户发布和使用，提供更好的整体客户体验。增加测试覆盖率，同时提高准确性和优先级，有助于减少缺陷。另一个机会是能够在开发周期内而不是在发布结束时或发布后执行安全扫描和测试。使用 AI/ML 测试性能、负载和安全性对提高应用程序质量大有裨益。

　　AI 的其他 QA 测试人员机会包括：

　　制定并确保符合道德的人工智能测试实践、确保人工智能测试在必要时符合监管标准、拥有使用量子计算在几秒钟内测试最复杂场景的经验、了解如何利用 AI/ML 进行认知测试以提高可用性、使用 AI/ML 定期进行探索性测试并识别缺陷、在几秒钟内按需创建报告、通过运行具有 AI/ML 输入和扫描功能的安全测试来增强数据安全性并防范威胁、培养使用 AI/ML 测试自动化工具的专业知识，为创建自主测试奠定基础

　　六、结论

　　AI/ML 技术正在改变软件测试和开发。它将持续发展并影响测试行业数年甚至数十年。但是，请记住，新技术会带来巨大的希望，但通常只有少数技术能够达到预期。不要因为还有大量测试要做而放弃 QA 测试职业。做好学习的准备，变得适应性强、灵活且富有创造力。

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