机器学习（ML）和人工智能（AI）通常被认为是通向未来世界的门户 在这个世界上，机器人像人一样互动。 他们在各个方面都比人类聪明。 如今，机器学习已在全球成千上万的应用程序中使用，并且它已开始以无形的方式重塑我们的生活和工作方式。 尽管这些技术具有破坏性，被认为是造成人类恐慌的罪魁祸首，但它们在人类社会的各个领域都发挥着巨大作用。
更具吸引力的是将机器学习应用于自动驾驶汽车等新兴技术。 借助ML，自动驾驶软件不仅可以通过数百万次迭代来改善自身，而且还可以在驾驶过程中快速适应新环境。 不仅如此，机器学习在软件测试等领域也可能更为重要，因为软件测试几乎与任何技术都密不可分。
那么，机器学习如何影响软件开发和测试？ 未来会是什么样？
机器学习和人工智能
首先，让我们解释一下ML和AI之间的区别，因为这些技术是相关的，但经常彼此混淆。 机器学习是指用于帮助计算机不断提高自身水平的算法系统。 换句话说，通过机器学习，功能（例如面部识别，自动驾驶仪或语音转文本）可以得到测试并得到越来越好的改进。 对于外部观察者来说，该系统看起来像是在学习。
人工智能被认为是机器显示的一种智能，通常基于ML。 没有演示AI的ML系统是可能的，但是没有ML的AI很难。
软件测试的重要性
现在，让我们来看一下软件测试，它是软件开发过程中的关键环节，可以说这是最重要的阶段。 软件测试的目的是确保产品按预期运行。 在大多数情况下，它将在产品实际完成之前经历重复的迭代过程。
通过软件测试，您可以提前发现错误和其他缺陷，并在它们成为实际问题之前进行纠正。 您还可以评估产品的质量，并通过测试评估其在各种条件下的速度和性能。 结果是获得了更好，更可靠的产品，并降低了产品生命周期内的维护成本。
在未完成测试的情况下交付软件产品类似于在没有良好基础的情况下建造高层建筑。 据估计，如果未完全执行适当的测试，则软件交付后的成本可能是项目本身总成本的4-5倍。 在软件开发方面，测试失败就是项目失败。
机器学习如何重塑软件测试
在这里，我们可以将两者结合起来。 机器学习如何使软件开发和测试更好？
软件测试人员已使用ML来自动化和改善测试过程。 它通常与敏捷方法相结合，后者强调连续交付和增量迭代开发，而不是立即构建整个产品。 作者认为，敏捷和Scrum方法的未来将涉及大量的机器学习和人工智能，这就是原因之一。
机器学习可以通过多种方式改善软件测试：
更快速，更轻松的测试。 老式的测试方法几乎完全依靠人工干预和人工。 软件工程师和质量检查测试人员将手动运行该软件并检查错误。 如果使用ML技术，则可以更快地自动化和执行测试，而无需花费几个小时的手动时间。
连续测试。 此外，质量检查测试人员仅在部分时间进行干预，如果您持续开发软件，这是不可能的。 基于ML的测试系统可以部署连续测试以在不同条件下连续检查产品的性能。
一致性测试。 如果您需要对同一产品进行两次测试，您是否有信心以完全相同的方式对其进行测试？ 可能不是-人类很难做到这一点。 但是ML算法的建立和执行特别擅长于不耐烦，可靠地一遍又一遍地重复相同的过程-您不必担心测试脚本的一致性。
更高的灵敏度。 基于现代ML的验证工具可以识别人眼无法识别的UI差异。 此UI元素的颜色是否正确？ 位置正确吗？ 视觉缺陷有时很明显并且很容易发现，但是基于ML的“眼睛”具有更高的灵敏度和准确性。
多层测试。 ML测试还支持多层测试，而无需用户界面。 ML软件测试系统可以测试应用程序日志，包括源代码和软件监视系统日志。
尽管软件开发和测试过程的自动化势在必行，但仍然存在许多困难。 我们距离完全自动化所需的技术水平还很遥远。 即使在当今最先进的软件测试环境中，机器学习也可以帮助处理批处理代码集，测试和解决大数据问题而无需解耦。 如果在测试过程中发生错误，则基于ML的多层结构化测试还将提醒相关用户标记问题并继续自动测试过程。
基于ML的软件测试不仅可以提高一致性并减少错误，还可以节省时间并降低成本。 随着ML技术的不断进步，它将以一种新的更具创新性的方式重塑软件测试领域。
尽管我们离这个目标还很遥远，但我们相信ML技术将帮助软件开发人员完成迭代过程“破记录”。 这将在未来引发软件开发和测试领域的一场革命。
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