根據2019-2020年世界質量報告，基于人工智能的測試正在興起，為了讓測試變得更“聰明”、更高效，企業在軟件測試中采用基于AI的工具和過程。通常情況下，軟件測試中應用AI會使整個測試過程更快、更清晰、更容易，以及更省錢。

測試自動化用于支持 “持續測試” 過程已經很多年了，但目前需要更有效的工具和技術，比如在軟件應用和測試中嵌入AI，這是交付高質量和確保卓越用戶體驗的需要。

一、 什么是基于AI 的測試？
    基于AI的測試是一種利用人工智能和機器學習（ML）算法來有效測試軟件產品的測試技術，其目標是使測試過程更加智能和高效。在測試中采用人工智能和機器學習進行邏輯推理和解決問題，可以改善整個測試過程。此外，在這種測試方法中，AI測試工具使用數據和算法來設計和執行測試，而不需要任何人工干預。
二、AI在軟件測試中的演進
    在過去20年里，軟件測試有了很大的進步，從手工測試到自動化測試，Selenium被認為是最好的測試自動化工具之一，測試的發展歷程令人鼓舞。然而，在當今快節奏的IT世界中，軟件測試領域也必須在方法方面進行創新，提出經過充分研究并行之有效的、新的測試方法和技術。
    AI算法可以完全模擬人類智能，機器學習允許計算機在沒有任何人工干預的情況下自主學習。人工智能和機器學習都涉及到特定的算法，這些算法可以訪問數據，通過提取模型從數據中學習，從而做出決策，并用于軟件測試。
不少公司爭相開發能夠利用AI和ML算法有效測試軟件產品的工具。我們還看到，企業從基于AI的測試中受益良多，因為它將支持更快和持續的測試，完全自動化，無需任何人工干預，還可以改善產品的ROI（投資回報率）。
三、 軟件測試中采用AI的好處
視覺驗證
    AI具有模式識別和圖像識別能力，可以對應用程序的界面進行視覺測試、檢測視覺方面的缺陷。這有助于確保所有的視覺元素都是引人入勝的，并能正常發揮作用。不管控件的大小、形狀如何，利用AI都可以識別動態UI控件，并在像素水平上對它們進行分析。
更準確的測試結果
    手工測試中出現人為錯誤的幾率很高，特別是在執行重復性任務的情況下。自動化測試有助于消除這些人為錯誤。但是，隨著AI在自動化測試中的出現，可以更有效的處理重復的任務，更準確地記錄測試結果。因此，AI有助于消除微小的錯誤機會，并提高測試的整體準確性。
更高的測試覆蓋率
    測試中的AI有助于提高測試覆蓋率，因為它可以無縫地檢查文件內容、數據表、內存和內部程序狀態。它還有助于確定程序是否按預期工作并保證有效的測試覆蓋率。
節省時間、金錢和精力
    每當源代碼發生變更時，都需要重復執行測試。如果采用手工測試，會非常耗時，并且需要測試人員付出大量精力。在AI驅動的測試中，重復的測試任務可以被正確、快速和有效地執行。
更快的產品上市時間
    AI驅動的測試支持持續測試，因此產品發布速度更快，可以更早進入市場。
更少的產品缺陷
    軟件測試中的AI有助于在研發早期快速發現缺陷，從而減少缺陷，提高產品的可靠性。
四、 AI測試中的四項關鍵技術
    差異測試：對軟件版本之間的差異進行分類并比較。
    視覺測試：視覺測試是一種軟件測試技術，通過基于圖像的學習和界面比較來測試UI和進行用戶體驗測試。
    聲明性測試：它的目的是用一種自然的或特定領域的語言來定義測試的意圖，由測試系統來決定如何進行測試。
    自我修復：當軟件的UI更改時，會在測試執行過程中自動更正頁面元素的選擇。
五、 AI測試工具分類
1、差分測試工具（Differential Tools）
    利用AI和ML算法來識別代碼相關問題、安全漏洞、回歸等，是通過代碼掃描、單元測試自動化等實現的。這一類工具包括:
    Launchable：基于ML算法，根據歷史測試結果和軟件源代碼的變更預測每個測試用例失敗的可能性。該工具允許用戶記錄測試套件，先運行可能會失敗的測試。人們可以用這個工具動態選擇有失敗可能性的測試用例集合，從而讓測試在幾分鐘內快速完成。
    谷歌OSS-Fuzz：是一個模糊測試工具，旨在使通用開源軟件更加安全、穩定和可靠。這個工具結合了現代模糊技術和可伸縮的分布式執行，支持C/ c++、Rust、Go和Python代碼
2、視覺測試工具（Visual Tools）
    隨著各種屏幕大小和配置的平臺數量的不斷增加，如何有效地進行UI測試已經成為測試工程師和開發人員的一項乏味的任務。此外，為了提供更好的用戶體驗，產品的UI層會不斷變更，迫切需要視覺AI測試工具有效地測試UI的所有變體。這一類的工具包括:
    Applitools：是一個AI驅動的視覺測試和監控平臺，被定義為一個由視覺AI賦能的下一代自動化測試平臺，主要功能包括Applitools Eyes，有助于提高測試覆蓋率和減少測試維護成本。超快網格有助于跨瀏覽器和跨設備的測試，并將功能和視覺測試速度提高了30倍。這個Applitools平臺可以集成目前所有的現代測試框架，并與許多現有的測試工具（如Selenium、Appium、Cypress等）協同工作。
    Percy：BrowserStack公司的Percy是一個一體化的視覺審查平臺，具有驚人的功能，如像素-像素之間的差異檢查，響應時間的差異檢查，快照（snapshot）穩定性檢查。該工具允許跨瀏覽器渲染、高速渲染，并具有并行測試的功能。Percy幫助團隊進行自動化視覺測試。它可以捕獲屏幕截圖，并將其與基準截圖進行比較，顯示視覺方面的差異。它增加了視覺測試的覆蓋率，增強團隊發布代碼變更的信心。
3、聲明式測試工具（Declarative Tools）
    這類工具旨在提高測試自動化的效率和穩定性，利用AI和ML，并具備基于機器人過程自動化(RPA)、自然語言處理(NLP)、基于模型的測試自動化(MBTA)和自主測試方法(Autonomous Testing Methods，AT)等方法的各項功能。這些方法的主要目的是通過智能的自動化來消除繁瑣、容易出錯、重復的任務。這一類的工具包括:
    Tricentis: AI驅動的下一代自動化測試工具，允許敏捷和DevOps團隊快速實現測試自動化目標和基于AI的持續測試。這個工具對軟件應用進行端到端的自動化測試，支持測試用例設計、測試自動化、測試數據設計和創建，以及測試分析等多個方面，從業務角度進行UI和API測試。
    UiPath Test Suite：用于測試自動化和測試過程的集成，幫助啟動彈性機器人（resilient robots），并確保測試自動化的質量。UiPath Test Suite由UiPath Studio Pro、UiPath Test Managers，和UiPath Orchestrator三部分組成。UiPath Studio Pro通過拖放界面開發自動化腳本；UiPath Test Manager用來管理測試任務；UiPath Orchestrator用來執行測試任務。UiPath Test Suite全方位的提供測試支持，并幫助RPA開發人員開發更多的測試自動化，更好的執行測試任務，而且無需修復測試腳本。
4、自我修復測試工具（Self-healing Tools）
    在自動化測試中，測試的穩定性、可靠性和腳本維護的問題一直存在，這也是在測試自動化中引入AI和ML的主要原因之一。為了解決這些問題，有些公司已經開發出基于錄制-回放機制的自我修復工具，ML引擎用于被錄制腳本的自我修復。這一類的工具包括：
    Mabl：是為CI/CD（持續集成/持續交付）構建的領先的智能測試自動化平臺。Mabl抓取應用程序屏幕，并開始運行大多數應用程序常見的默認測試。它還使用ML算法來改進測試執行和缺陷檢測。
    Testim：使用AI和ML算法來實現測試的自動化。AI被用來加快測試腳本編寫、執行和維護的速度。Testim基于ML實現自動化測試腳本的自主維護，能夠快速編寫穩定性高的測試腳本。
六、 結論
    隨著技術的進步，越來越多的企業開始采用敏捷和DevOps實踐。但是，隨著這些方法的采用，對支持持續測試和持續發布的健壯工具的需求也在增加。于是，基于AI的測試自動化工具應運而生。AI驅動的測試自動化工具不僅支持DevOps實踐，還帶來了和人類相似的決策能力，最終有助于在更短的時間內發布高質量的軟件。

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