每个公司都希望技术的未来在今天得以实现。这就是为什么人工智能行业年复一年快速增长，并继续成为最大的行业之一自动化测试技术发展趋势在软件测试。
将机器学习和人工智能添加到QA测试策略中可能既令人兴奋又令人害怕。接触新技术，发现新技术总是很有趣的AI在QA测试自动化中的主要优势. 但是AI和ML给软件QA带来了什么影响？这一变化是否应该被接受还是拒绝?
是AI和机器的学习同样的事情吗？
我们经常听到人工智能和机器学习在谈话中互换。在自然中类似，AI和机器学习不是同样的事情。
人工智能是机器或程序以“智能”方式执行任务的能力。更具体地，当通过应用沉思的应用程序或机器对现实世界的行为响应人类的行为来响应人类的行为时，证明了AI。和意图。
简而言之，人工智能程序或机器以人类的方式思考和行动合理地。
机器学习是教授机器或计算机系统如何做出准确的预测的过程 - 或者更确切地说，在接收数据时制作“智能”决定。机器学习是基于机器可以识别模式的概念的AI分支，从过去的经历中学习并做出决定没有人工干预。
说人工智能和机器学习是一回事，就好比说香蕉和水果是一回事。虽然香蕉是一种水果，但香蕉并不是所有种类的水果。苹果、桃子和梨(随便举几个)也都是水果，但不是一个香蕉。
机器学习和ai也是如此。机器学习是一个人工智能的子集，而AI也包括其他分支机构，包括神经网络，机器人，专家系统，模糊逻辑和自然语言处理。
AI如何影响QA测试
人工智能将如何改变QA？许多专业人士会争辩说，它已经做到了。成功的QA团队已经可以赞扬AI对其QA测试流程的影响，从提供更快、更清晰的结果到创建更简单的测试流程测试周期。
但是如何对QA测试影响QA测试人员？随着公司赶到他们的测试实践，这是匆忙的QA测试人员工作？
尚未换档职业生涯。AI为QA测试过程带来的价值是因为它与人类的互动。AI已经通过增强QA测试人员的技能并提供即时价值来影响公司业务增长。
放大准确性
软件测试总是需要QA测试人员，无论是数据分析还是探索性和回归测试。然而，我们都很清楚，即使是最熟练的QA工程师也会犯错误。大量数据的处理可能会让测试人员不知所措，导致他们失去对软件QA的关注，无法在测试过程中捕获所有缺陷测试过程。
但对于包含AI QA的开发周期来说，情况并非如此。事实上，将AI应用于QA测试的测试人员会得到更准确的结果。这是因为QA团队使用AI技术来执行测试用例，AI技术旨在获取对源分析技术的理解，并在未来的实例中重新访问这些知识。使用人工智能技术进行数据分析可以显著减少(如果不能消除的话)人为错误，同时减少了执行测试和测试所需的时间定位的缺陷。
QA工程师的升序权
人工智能有望在整个测试过程中提供更高的效率。随着时间的推移，测试的准确度会降低，但随着时间的增加，它会离开哪里QA测试人员吗?
不需要你的QA团队感到受到威胁。随着AI承担执行各种测试用例的责任，这为QA测试人员提供了新技能和锐化当前能力的可能性。与人工智能一起工作的QA工程师会促进他们对算法分析，神经语言编程和的理解商业智能。
QA工程师可能会发现他们的角色在迅速变化，而且会变得更好。投资于人工智能的公司还必须投资于其员工来监督这项技术，从而改变其在业务中的地位测试人员:
- AI测试专家：构建机器学习算法，适用于数学模型的理解，侧重于自然语言处理范式。
- AI QA战略家应用对数学优化、机器人技术和数据流的理解，发现在整个过程中实现AI QA实践的方法业务生命周期。
- 数据科学家：过滤数据，评论统计数据并对AI建立基本模型进行预测分析QA战略。
准确预测未来
随着越来越多的公司将AI集成到QA测试中，我们可以期待在客户流程中看到改进。对IT行业来说幸运的是，消费者需求很少停滞。然而，消费者的需求总是会发生变化，选择竞争对手，这意味着品牌忠诚度降低，产量减少，收入减少。
解决方案?公司必须收集尽可能多的数据，以便预测他们的消费者想要什么，并在竞争业务之前推出解决方案。
AI QA通过预测分析更容易提供对未来需求的洞察力。在AI技术的帮助下，QA测试人员进行数据分析，以便深入了解消费者购买模式。
机器学习如何影响QA
自人工智能领域的早期以来，机器学习已经取得了长足的进步。不久以前，机器依赖于开发人员不断地将算法、公式、模式和趋势的组合输入机器，以产生结果。但当机器没有分析数据或从过去的经验中学习时，这就不是“聪明”的行为。
在机器学习测试中，情况已不再如此。编程算法仍然是软件测试中机器学习的基础，但现在机器可以根据之前的数据交互学习来进化。
如今，软件测试人员发现了机器学习识别数据中预测模式的能力的价值。其中的一个自动QA测试的优点是各种测试用例，特别是后端流程，可以应用测试自动化，以加快软件测试过程。
以下是机器学习如何用于软件测试。
用户界面（UI）测试
软件测试中的机器学习现在可以应用于UI分析，这是以前留给人类测试人员的东西。在跨公司和行业的设计和功能中，许多数字元素保持不变，比如如何过滤搜索结果、定位在线购物车和提交数字支付。因此，机器学习测试可以执行测试用例，分析这些元素的外观和行为。通过验证工具，机器学习还可以进行基于图像的测试，以识别软件内部的视觉缺陷，这是通过人类主导的回归测试几乎不可能发现的。
战略方向
如果在软件测试中没有机器学习，代码中的小问题通常会导致QA工程师执行冗长的测试。机器学习测试工具可以确定执行代码修改所需的最低测试量。机器学习旨在提供数据的快速解释，以便QA团队能够识别项目中当前的测试覆盖率以及软件产品中的脆弱区域。
应用程序编程接口（API）
没有机器学习在软件测试中的帮助下，对API的洞察很困难。机器学习测试工具为QA测试仪提供一种方法来在API层内执行检查。计算机学习而不是发送多个API调用，可以通过其算法快速分析所有测试脚本。
AI和机器学习如何影响您今天的QA测试
人工智能测试的未来就在现在。致力于在今天软件测试中实施人工智能和机器学习的企业可能超过明天的消费者期望。您未来的成功取决于您的技术实力，因此这是您通过将技术的未来应用于当今的测试实践，您可以在您的竞争中迈出一步。
升级您的QA流程不一定是挑战或恐吓。公司可以与Qasource等可靠的QA服务提供商合作，以简化该过程。我们的测试专家团队多年的展会经验ai测试并且可以帮助您在开发周期内实现AI QA测试工具和机器学习测试实践。
