Happiestminds：通过人工智能质量认知保证实现测试自动化的发展（英文版）（13页）.pdf

1、随着工业4.0的到来，其细分市场和复杂的深度学习算法和技术已经使数字(自动化)革命在各个行业中得以实现，软件测试也不例外测试自动化正在取代手工测试方法，成为每个项目不可或缺的一部分。测试自动化被用来在很大程度上减轻手工回归测试的工作量。然而，在完成和客户交付测试自动化项目时，由于相关的高维护工作和技术知识，它们很少被使用，这导致了努力和成本的浪费。限时跨度为交付softwareprojects给测试团队构成的挑战,其中一个isProject交付周期,重要的是测试过程进化andaccommodate /克服这些挑战测试自动化已经成为pivotalactivity使团队能够实现它。随着项目交付周期

2、的加快，TestAutomation已经成为与之匹配的关键活动。在传统的自动化中，需要相当多的时间来识别测试场景、Developautomation脚本以及最后的脚本维护。考虑到所有这些活动，确保最大限度地覆盖测试是极具挑战性的，因此要解决这些痛点，理想的解决方案将是将人工智能(Al)引入测试自动化。使用人工智能的测试自动化已经成为一个热门短语，甚至像谷歌这样的大型企业也在谈论人工智能进入他们的主流平台。尽管人工智能已经存在了十多年，但我们现在看到这个流行词使用得越来越多，许多平台或应用程序都在利用人工智能和机器学习元素。带有自动修正功能的基于Al的推荐引擎和google搜索基于我们最近搜索的

3、建议，都是使用Al的经典例子。Al已经可用了，但我们正在努力使它成为软件测试社区可用的Al支持的自动化工具和平台。这显然是软件测试的一大飞跃。测试自动化彻底改变了交付更高的效率、规模和更快的市场时间的过程，并改进了覆盖范围。现在，随着Al和ml算法产生的见解，通过优化和持续改进软件开发生命周期，基于规范分析做出更明智的决策，有可能提高赌注。作为认知QA的一部分，我们可以利用人工智能(Al)和机器学习(ML)来实现更高的测试自动化。这些技术可以帮助自动生成测试脚本，覆盖高风险的测试场景，实现更高的测试覆盖率，最重要的方面是自动脚本的自愈，这是成功的测试自动化实现的关键因素之一。下面的部分阐明了Al是如何被使用的，它不仅可以增强TestAutomation练习，而且甚至可以自动化测试自动化过程本身，例如自动生成测试脚本，测试数据生成，分析测试结果和维护。