在软件测试中使用人工智能是为了简化软件开发生命周期。通过推理、问题解决和机器学习的应用，人工智能可以减少软件开发和测试的繁琐和手工方面，实现整个过程的自动化。
什么是自动化测试?
自动化测试是使用自动化测试工具运行测试用例的软件测试过程。使用这种类型的测试，QA团队可以更快地执行测试，接收更准确的结果和地址代码缺陷更早。
什么是人工智能?
人工智能旨在将自动化测试提升一个层次。人工智能，正式名称为人工智能，是一种计算机科学方法，用来制造能够执行以前需要人类智能的任务的智能机器来执行。
想象一下，通过将AI和测试结合起来，你可以在测试策略中创造出多么强大的力量自动化!
在这份全面的指南中，我们回答了你最迫切的关于人工智能的问题自动化,包括:
- 人工智能在其中的作用是什么软件测试?
- 人工智能的优势是什么自动化测试?
- 你如何在测试中使用人工智能与自动化?
- 是什么驱动自动化的最佳人工智能测试工具？
人工智能在自动化测试中的优势
尽管QA过程中的人工智能是一个相当新的概念，但人工智能测试已经对自动化测试产生了更好的影响。考虑到它所提供的结果，人工智能在软件测试中的作用被证明比以往任何时候都更重要。下面是人工智能测试的方法自动化为您的测试增加了价值策略。
- 更快和更稳定的UI测试:许多UI测试用例运行缓慢，需要很高的维护。人工智能自动化通过动态定位器(Dynamic Locators)来应对这一挑战，该策略解析用户交互的每个元素的多个属性，实时创建一个定位策略列表。这些测试被设计为防故障，即使元素的属性发生了更改。这一策略使得AI测试用例更加稳定，从而导致更快的测试(特别是在使用时这些UI自动化测试工具）.
- 从数据生产中不断学习:所有团队都希望了解消费者如何使用他们的应用程序。人工智能和测试自动化现在可以一起工作来做到这一点。人工智能可以观察最终用户如何浏览产品，并识别常见的用户行为。然后它会根据真实情况创建AI测试用例和可重用组件用户数据。
- 消除依赖关系测试自动化的最大挑战之一是为一个系统编写测试，该系统依赖于其他已实现和未实现的模块。为了解决这个问题，QA工程师模拟数据库或服务器的响应。人工智能的情况并非如此。相反，人工智能自动化可以在测试期间记录服务器的响应，以便未来的测试可以依赖存储的响应，从而加快测试过程。
- 减少维护和消除剥落测试维护自动化测试脚本需要很多时间。例如，每当一个测试失败时，我们必须首先手动检查测试自动化，看看问题是否存在于测试用例本身。当人工智能和自动化测试一起工作时，维护就像QA过程一样流畅。AI可以检测测试脚本中的问题，并在测试用例执行之前调整它们。这种修复测试的主动方法节省了确保一切的时间是稳定的。
- 测试执行的易用性由于创建和执行自动化测试所花费的时间和精力，特别是在资源有限的情况下，仍然有QA团队没有采用自动化。人工智能自动化旨在缓解这一障碍，因为人工智能可以在数小时内创建复杂的测试用例。虽然QA测试人员只依赖于产品的智力和知识，但测试中的AI应用了Dynamic Locators及其创建可重用组件的能力，以执行数据驱动的测试，快速开发有效的自动化测试，并将CI/CD系统与私人和公共网格无缝集成。这导致了可靠的测试，更少的维护，更多的测试覆盖和更快生产部署。
- 发布产品速度:人工智能在软件测试中的作用是加快自动化测试过程，使人工测试人员能够专注于人驱动的测试。由于人工智能和测试自动化，QA团队可以更多地关注探索性测试，并支持开发人员解决缺陷。AI自动化与QA团队并行工作，这减少了测试时间，并更快地识别问题，以便您可以发布产品快。
如何在自动化测试中使用人工智能
很容易理解为什么这么多QA团队选择在他们的QA策略中结合AI和自动化测试。然而，AI自动化给你的发布周期带来价值的唯一方式是在QA实践中巧妙地实现它。我们在QASource建议采用以下最佳实践，以提高ai驱动的测试自动化测试程序。
- 运行可视化的自动化UI测试:与标准的测试自动化不同，人工智能测试可以通过使用自动视觉验证工具运行基于图像的测试。您可以使用人工智能来验证应用程序的UI是否对用户正确显示，而无需依赖手工测试。AI能够评估每个UI元素，从颜色、形状到位置和大小。此外，在视觉验证工具的帮助下，人工智能可以发现经常被忽略的差异人类的测试人员。
- 运行更有意义的自动化测试:代码库中微小的、不可跟踪的更改可能导致运行整个测试套件。人工智能的情况并非如此——相反，人工智能工具可以评估您更新的代码，并建议运行的测试用例数量。AI可以分析您当前的测试覆盖范围，标记不需要处理的领域，并强调已经处理的应用领域处于危险之中。
- 测试您的api:很多注意力都集中在产品的后端测试上，这仅仅是因为在比喻的帘子后面发生了大量的活动。在API测试期间，AI可以消化API调用背后的分析，以评估产品行为，并注意到第三方集成之间的问题真正的时间。
- 人工智能搜索:人工智能的一个关键优势是它能够自动编写测试。AI通过爬行实现了这一点，也就是说，它通过你的应用程序爬行，测量加载时间，通过截图和HTML下载收集功能数据。从一个开发周期到下一个开发周期，人工智能了解预期的产品模式，并识别任何偏差。然后，QA测试人员可以验证识别出的差异，并制定策略下一个步骤。
- 创建可靠的自动化测试:像更改字段名这样小的事情都可能导致测试用例失败。您可以训练您的AI测试工具来学习您的软件系统，以便它理解文档对象模型各部分之间的关系。了解应用程序随时间的变化情况意味着AI可以识别哪些定位器应该作为元素使用在测试过程中。
5个流行的人工智能测试自动化工具
简单地说，你不能在没有人工智能测试工具的情况下进行人工智能测试。确定您需要的正确的软件工具对于AI测试来说，关键在于了解你的团队如何运作，以及你想从AI驱动的测试中得到什么。在研究你的选择时，我们建议回顾一下这些人工智能测试自动化工具。
- 试验艇:这个AI测试自动化平台是连续和回归测试的理想平台。通过在Selenium上工作，测试人员可以通过拖放仪表板可视化地创建自动化的、基于Selenium的测试用例，甚至不需要任何编码技能。TestCraft允许团队跨多个浏览器和工作运行测试环境的同时
- Applitools:作为一个可视化的UI测试和监控工具，Applitools擅长于应用程序可视化管理。在Visual AI的支持下，这个测试平台可以用于跨技能水平来评估UI中的视觉元素。这是一种完全自适应的方法，意味着它会扫描应用中的每个屏幕，然后分析任何屏幕显著的差异。
- Functionize:这个AI测试工具是为自动化性能、负载和功能测试而设计的。Functionize通过在所有设备和浏览器上在几分钟内执行数千个测试用例，加快了测试的创建、诊断和维护。该平台还可以创建基于plain的功能测试用例英语请求。
- 酱实验室:作为一个基于云的自动化测试工具，Sauce Labs利用AI在一系列浏览器、操作系统和移动模拟器上执行自动化测试。该测试工具声称是市场上最大的连续测试云，使其成为验证应用程序性能的理想工具基于网络平台。
- Testim:这个自动化功能测试工具使用人工智能，以便更快地编写、执行和维护自动化测试。testm可以跨平台运行，包括Chrome、Edge、Firefox、Safari和IE和Android。
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