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几乎每家科技公司都在探索人工智能和机器学习的潜力，以改进其流程。尽管围绕该技术有很多炒作（也有很多怀疑），但仍有一些方法可以将人工智能测试工具整合到您的工作流程中，以提高生产力和效率，同时节省资金。

什么是软件测试中的人工智能？

当人们想到人工智能时，通常想到的是能够自我思考并做出决策的程序。但人工智能已经成为各种工具的总称，这些工具不一定会思考、有感知的程序。当谈论软件测试自动化中的人工智能时，我们谈论的通常是一种机器学习。

软件测试中人工智能定义不断变化的一个例子是对象识别。这是最流行的人工智能测试工具示例之一，并且已在 Ranorex 软件中存在多年。 

具有讽刺意味的是，虽然对象识别长期以来一直是人工智能在软件测试中的目标之一，但它现在变得如此普遍，以至于许多人在谈论人工智能测试工具时不再包括它。 

一旦工具变得标准化并纳入标准工作流程，它就不再像人工智能了。但这无疑是通过机器学习创建的自动化测试工具的一个例子。

软件测试中的人工智能和机器学习

机器学习是一种通过向程序提供大量信息（类似于练习案例）来训练程序的方法，直到它学习任务参数并能够自行执行任务。

正如我们的白皮书所解释的，要创建人工智能测试工具，您可以提供机器学习算法示例数据，将已发布的测试计划与实际情况进行比较，以教它如何预测未来的时间表。这是监督机器学习程序的一个例子。

另一方面，无监督机器学习程序非常适合识别群体中的从属关系，以及其他需要筛选大量数据才能得出总体结论的任务。

充分利用人工智能可以减少创建和维护测试所需的时间，从而有助于提高测试周期的速度。它还可以改进、更全面的测试，避免相互重叠。

人工智能在软件测试中的好处

改进的时间表

在软件测试中有效利用人工智能可以使工作人员更快、更高效地完成任务。在竞争激烈的环境中，任何允许员工提前开发时间表的工具都可以为组织带来重大好处。

提高生产力

当工作人员从繁忙的工作中解放出来时，他们就有更多的能力处理更大的问题。这对于创建可随着工作负载的增长而扩展的可扩展工作流程非常有用，或者它可以允许团队成员处理他们角色中以前没有时间解决的一些大问题。 

这可以使员工的工作更有意义，从而有助于提高敬业度和整体员工满意度。这会对涉及工作各个方面的团队产生重大影响。

降低成本

人工智能测试工具可以通过多种方式降低开发和测试成本。通过承担原本需要手动完成的任务，他们可以削减劳动力成本。 

自动化任务还可以降低测试周期中出现人为错误的风险。AI测试工具并不完美，需要一定程度的监督和基础验证。但他们不会犯那些一遍又一遍地执行相同平凡任务的员工不可避免地会犯的错误。

在软件测试中使用人工智能

机器人过程自动化

机器人流程自动化(RPA)是帮助团队摆脱重复性最高任务的一个好方法。这些工具可用于提高软件的可扩展性，并允许团队成员承担额外的任务，同时确保工作继续准确、及时地完成。

业务流程自动化

虽然机器人流程自动化旨在自动化特定任务，但业务流程自动化(BPA) 可以处理整个流程。可以通过 BPA 实现自动化的流程示例包括数据和文档输入、工资管理或发送推送通知和电子邮件。

AI测试工具示例

Ranorex 软件目前使用经过机器学习训练的人工智能测试工具，使测试更容易构建和执行。

拉诺雷克斯间谍

该AI 测试工具利用 RanoreXPath 进行可靠的对象识别。它可以立即跟踪 UI 元素，包括动态元素，并提供每个实例的详细信息。Ranorex Spy 还涵盖 GUI 对象识别，它将项目存储在对象存储库中，可用于自动化测试或作为快照文件与团队其他成员共享。

设计智慧软件

我们的团队创建DesignWise是为了让开发人员和测试人员更轻松地快速生成新测试。DesignWise 覆盖率刻度盘等工具可帮助团队成员开发正确数量的测试，以实现适当的覆盖率，同时消除冗余。