人们需要学习自动化测试和人工智能结合的优势，以增强其软件测试过程的人工智能能力。
人工智能是人们经常听到的流行语。从行业在组织中采用人工智能的方式可以理解它的广泛普及和影响。无论是医疗保健、汽车、银行与金融服务还是航空，许多行业已开始采用人工智能。
人工智能不仅影响了行业，还使SDLC能够更快地进行开发和部署。自动化测试和人工智能的结合具有许多优势。
加快时间表
软件测试需要花费大量时间来验证应用程序的质量。随着人工测试花费更多时间，自动化测试支持处理重复性任务，并将更多的精力放在新的实现上以更快地发现缺陷。类似地，除了自动化测试之外，人工智能还可以通过创建更快的测试（测试生成器），处理更改（自我修复测试）并减少代码行数来支持自动化。
增加测试范围
自动化测试处理重复的任务。但是随着应用技术数量的增加，测试自动化工具很难适应这些变化。因此，使用自动化的测试覆盖率在很长一段时间内一直是适中的。由于人工智能支持的视觉识别，自动化工具现在能够处理应用程序，这反过来又增加了测试范围。
提高准确性
通过测试，产品质量得到了保证。质量保证保证了测试的准确性。但犯错是人之常情，因为即使是有经验的测试人员在执行重复性任务时也会犯错误。自动化测试可以防止这些错误，并且重复任务的数据量的增加永远不会影响测试的质量。人工智能生成的数据支持创建准确的数据并减少时间。
人工智能和测试已经比人们想象的更接近了。现有自动化工具中新功能的实现或具有人工智能特性的新自动化工具的发展就是最好的证明。
•Tricentis–人工智能引擎NEO
•SmartBear–Ready API-人工智能驱动的测试生成
•SmartBear–Test Complete-混合对象识别引擎
•Parasoft–智能引擎
•Eggplant
•Percy
•Applitools
•Mabl
•Functionize
•Report Portal.io
•Healenium
人工智能（AI）会取代传统的质量检查测试人员吗？
关于人工智能是否会取代质量检查测试人员的工作，仍然存在很多思考。但是，事实并非如此。实际上，人工智能永远不会取代测试人员的角色。测试人员将能够借助人工智能驱动的工具更好地进行测试。
传统测试和人工智能之间几乎没有什么共同之处，
传统测试：
•准备测试用例
•准备测试数据
•测试执行
基于人工智能的软件测试：
•准备测试数据
•分析和清理测试数据
•通过运行回归服来创建人工智能模型来训练测试数据
传统质量检查测试人员可以在其中进行测试的人工智能关键领域
回归优化
•建立回归模型
•解决方案：
o升级应用程序
•基于机器学习的测试用例/脚本的自动优先级排序
缺陷分析
•基于人工智能的情感分析，以找到需求/正向和负面场景，以便更好地制定决策
•实时仪表板，用于显示错误的当前状态
•分析驱动的工作负载建模
o缺陷预测
o代码覆盖率
o响应时间
o可扩展性预测
智能自动化测试
•在每个发行版上，在脚本中的对象参数中找到更改检测
•有新的升级/补丁时的自我修复脚本
•需求覆盖率系统上的仪表板
性能测试
•通过机器学习建模进行工作负载建模和响应时间分析
•将处理基于代理的系统建模以进行性能测试
结论
作为质量检查人员，可以使用人工智能进行测试，而人们需要了解和探索人工智能。
