人工智能|更具创新性重塑软件测试领域机器学习改变软件开发和测试的未来 |青年|中年|

人们经常将机器学习（ML）和人工智能（AI）想象成通向未来世界的门户，在这种世界中，机器人像人类一样与我们互动，并且计算机在各个方面都比人类变得更加智能。但是，当然，机器学习已经在全球数百万个应用程序中得到了应用，并且它已经开始以人们看不见的方式来塑造我们的生活和工作方式。尽管这些技术被比喻为破坏性机器人，或者被归咎于人为的恐慌诱导，但它们正在从软件到生物技术的广泛领域提供帮助。

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机器学习的一些“更具魅力”的应用是在新兴技术中，如自动驾驶汽车。得益于ML ，自动驾驶软件不仅可以通过数百万次仿真自我完善，而且还可以在驾驶中遇到新情况时即时进行调整。但是，在诸如软件测试之类的领域中， ML甚至可能更为重要，因为软件测试已被普遍采用并用于数百万其他技术。
那么，机器学习如何精确地影响软件开发和测试的世界，以及这些交互的未来会是什么样？
机器学习与人工智能简报

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。机器学习是指一种算法系统，旨在帮助计算机在体验过程中自动改进。换句话说，通过机器学习，功能（例如面部识别，驾驶或语音转文字）可以通过不断的测试和完善而变得越来越好。对于外部观察者来说，该系统看起来像是在学习。
AI被认为是机器展示的一种智能，它通常以ML为基础。无需演示AI就能拥有ML系统，但是没有ML很难拥有AI 。
软件测试的重要性
现在，让我们看一下软件测试，它是软件开发过程的关键要素，而且可以说是最重要的。软件测试旨在确保产品按预期运行，并且在大多数情况下，该过程在产品实际完成之前的整个开发过程中会进行多次。
通过软件测试，您可以在错误和其他缺陷真正成为问题之前对其进行主动识别并进行纠正。您还可以使用测试来评估产品在各种不同情况下的速度和性能，以评估产品的容量。最终，这将带来更好，更可靠的产品，并降低产品使用寿命内的维护成本。

尝试在没有进行完整测试的情况下交付软件产品，将类似于构建没有真正基础的大型结构。实际上，据估计，如果尚未完全实施适当的测试，则后期软件交付的成本可能是项目本身总成本的4-5倍。在软件开发方面，测试失败就是规划失败。

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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。机器学习如何更好地重塑软件开发和测试的世界？
一个简单的答案是，软件测试人员已经在使用ML来自动化和改善测试过程。它通常与敏捷方法结合使用，后者将重点放在连续交付和增量，迭代开发上，而不是一次构建整个产品。我认为这是原因之一，敏捷和Scrum方法论的未来涉及大量的机器学习和人工智能。
【人工智能|更具创新性重塑软件测试领域机器学习改变软件开发和测试的未来】机器学习可以通过多种方式改善软件测试：
更快，更省力的测试。老式的测试方法几乎完全依靠人工干预和人工；一组软件工程师和QA测试人员将手动运行该软件并侦查是否有任何错误。但是使用ML技术，您可以自动化测试，更快地进行测试，而无需花费大量的时间。

持续测试。此外， QA测试人员仅在部分时间内可用，如果您持续开发软件，这将是站不住脚的。完善的基于ML的测试系统可以部署连续测试，不断检查产品在不同条件下的性能。