隨著應用軟件和設備的更新，用戶對產品質量的需求越來越高，對于產品缺陷的容忍度也越來越低。當談論用戶對于企業的特定產品或服務的忠誠度時，調查表明了產品缺陷或服務質量較差帶來的不利影響。91%抱怨的客戶會放棄企業提供的產品或服務，而其中13%的客戶將會告知15個熟識的人有關其產品和或服務不良體驗的消息。研究表明，網站上的一次不良體驗使用戶再次訪問該網站的可能性降低了88%。

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這種不良的用戶體驗自然會影響各行業領域的質量保證運營體系。隨著軟件結構日益復雜，質量保證測試公司的質量檢查流程都變得越來越復雜。對于更高質量、交付速度更快的產品和服務的需求正在增加，為了滿足這些需求，企業需要采用合適的端到端測試解決方案。由于時間有限，創建專用的測試用例并從頭開始編寫腳本對于企業來說成為一項挑戰，同時需要涵蓋所有關鍵的測試場景。

這些情況為大型質量保證公司提供了更多機會，可以利用人工智能和機器學習的潛力，以更快的速度、更好的質量、更高的效率來實現高度自動化的測試。這些技術可以幫助企業涵蓋高風險的測試場景，并在指定的時間范圍內實現完整的測試。

企業交付軟件項目的時間有限，這對軟件測試團隊構成了挑戰。項目交付周期需要結合人工智能和機器學習等新興技術，并利用測試自動化的功能來消除這些挑戰。

使用人工智能進行測試自動化成為行業新話題，這促使企業將其作為整個開發和測試過程的組成部分。

通過人工智能和機器學習應對測試自動化中的挑戰

如上所述，通過使用智能化和測試自動化工具來解決傳統測試自動化中的痛點，可以得出最佳的測試結果。以下對如何使用人工智能和機器學習的智能測試自動化技術幫助項目團隊減少測試工作，以及提高測試覆蓋率進行了探討。

1.用于測試自動化的自我修復技術

測試自動化中的自我修復技術解決了涉及測試腳本維護的主要問題，在這些腳本中，自動化腳本會在對象屬性更改的每個階段(包括名稱、ID、CSS等)出現中斷，這就是動態定位策略的關鍵所在。在這里，程序會自動檢測到這些更改并動態修復，而無需人工干預。這極大地改進了測試自動化的整體方法，因為它允許團隊在敏捷測試方法中利用左移方法，從而使過程更加高效，并提高了生產率，加快了交付速度。

例如，當開發人員在HTML頁面中的對象標識符發生任何更改時，測試用例中的用戶界面(UI)標識符將自動更正。人工智能引擎會在屬性發生變化的情況下找到這些元素，然后根據源代碼中的更改對其進行修改。這種自我修復技術節省了開發人員在識別更改并同時在用戶界面(UI)中更新時花費的大量時間。

以下提到的是自我修復技術的端到端流程，該流程由基于人工智能的測試平臺進行處理。按照這個處理流程，當人工智能引擎指出由于對象屬性已更改而導致項目測試可能中斷時，它會提取整個文檔對象模型(DOM)并研究屬性。可以毫不費力地運行測試用例，而這樣的更改都是使用動態定位策略進行的。

2.自動生成測試腳本

開發自動化測試腳本是一項艱巨的任務，涉及使用諸如Java、Python、Ruby等高技能的編程語言。整個項目需要大量的初始工作、時間和熟練的資源。另外，使用自動化腳本進行開發會將測試腳本的生成過程減少到將近50%。此外，將人工智能和機器學習技術融入該過程可以簡化測試腳本的設計過程。

如今市場上有各種可用的測試工具，其中selenium自動化測試腳本是使用人工測試用例構建的。平臺讀取測試腳本并自動生成自動化腳本。這里的人工智能算法使用自然語言處理(NLP)，它們經過良好的訓練，能夠理解用戶的意圖，并在Web應用程序上模擬這些操作。好消息是，無需開發人員編寫代碼即可完成整個操作。最終，這將使測試腳本的設計時間和工作量減少80%。這一概念通常稱為非接觸式測試。

3.有效利用大量測試數據

許多使用敏捷性和DevOps方法實現連續測試的企業選擇在他們的軟件開發生命周期中每天多次使用端到端的嚴格測試方法。這其中包括單元、API、函數、可訪問性、集成和其他測試類型。

隨著這些測試用例的執行，創建的測試數據量顯著增加。增加的數據越多，企業管理人員就越難準確地做出更好的決策。機器學習通過可視化最不穩定的測試用例和其他需要關注的部分來確定這里的關鍵問題區域，從而使開發人員的工作更輕松。

使用人工智能和機器學習系統，對測試數據進行切片和分析變得更加容易。它支持閱讀模式、量化業務風險，并加速實施項目的總體決策過程。例如可以包括確定哪個持續集成作業需要優先處理，或者發現哪個平臺在測試環境中比其他平臺有更多的錯誤。

如果在這個過程中缺乏人工智能或機器學習的參與，整個腳本設計框架很容易出現錯誤，這些錯誤大多是人工處理的，借助人工智能和機器學習，分析師可以在以下方面利用更好的功能：

• 測試影響分析。
• 安全漏洞。
• 平臺的特定缺陷。
• 測試環境不穩定。
• 測試失敗中的重復模式。
• 應用程序元素定位器的脆弱性。

4.使用自動視覺驗證工具進行基于圖像的測試

在測試社區中，利用自動視覺驗證工具在基于圖像的測試中利用最新的機器學習技術變得越來越受歡迎。

為簡化起見，軟件開發中的可視化測試(也稱為用戶界面測試)可確保最終用戶將要構建的Web或移動應用程序的用戶界面(UI)呈現給最終用戶。很多人誤認為傳統或功能測試工具旨在通過更新的用戶界面(UI)幫助開發人員使用應用程序的功能。在這一過程中進行的大多數測試通常都難以實現自動化，最終成為人工測試過程的一部分，而這一過程在技術上非常適合采用人工智能和機器學習測試。使用基于機器學習的視覺驗證工具，測試人員可以識別在人工測試過程中容易遺漏的元素。

這種基于圖像的測試的注入可以動態改變企業在任何系統中提供自動化測試服務的方式。測試分析師可以創建機器學習測試，以自動檢測任何軟件中的所有視覺錯誤。這可以幫助驗證應用程序的視覺正確性，而測試專家不必將其輸入數據插入系統中。

5. 采用爬蟲工具

目前開發人員使用的基于人工智能的自動化技術是使用網絡爬蟲(Spidering)工具自動為應用程序編寫測試。企業所需要做的就是將一些較新的人工智能/機器學習工具指向Web應用程序以啟動爬蟲。

在爬行過程中，爬蟲工具通過截圖、下載每個頁面的HTML代碼、測量負載等方式收集數據，并繼續重復運行這些步驟。最終，這個工具所要做的就是構建一個數據集并訓練機器學習模型，以了解應用程序的預期模式和行為。因此，該工具將其當前階段與之前觀察到的所有模式進行比較。

如果出現偏差，該工具會將該部分標記為測試過程中的潛在錯誤。接下來，具有這方面知識的工作人員仍然需要進入，并驗證所標記的問題是否真的是一個錯誤。因此，盡管機器學習工具負責主要的錯誤檢測過程，但工作人員必須進行最終驗證。

結論

為了在測試領域獲得在利用人工智能和機器學習方面的專業知識，企業需要在機器學習測試算法中更加深入，并提出測試策略。牢記這一點，企業需要構建一個測試團隊，該團隊知道如何將復雜的數據結構分解和分析為簡化的表示形式，以幫助企業管理者進行決策，并提高總體項目效率和有效性。

由于人工智能和機器學習處于中心地位，因此大多數企業都應將這些新技術應用在測試過程中，并以更快的速度提供更好的服務。