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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( 二 )


一致的测试 。 如果您对同一产品进行了两次测试 ， 您是否有信心完全以相同的方式两次进行测试？可能不是众所周知 ， 人类是前后矛盾的 。 但是 ， 机器学习算法是经过构建和执行的 ， 可以可靠地一遍又一遍地重复相同的过程 。 您永远不必担心与基于ML的测试脚本的一致性 。
更高的检测灵敏度 。 基于现代ML的验证工具能够处理人眼无法识别的UI差异或异常 。 这个UI元素是正确的颜色吗？位置正确吗？视觉错误有时很容易注意到 ， 但是基于ML的精致“眼睛”可以为您提供更高的准确性 。
多层测试 。 ML测试还允许进行多层测试 ， 而无需用户界面 。 正确的ML软件测试系统可以应用于应用程序日志 ， 包括源代码和生产监视系统日志 。

尽管认知计算有望进一步实现平凡但极为重要的流程自动化 ， 但仍然存在困难 。 我们远未达到全面自动化所需的过程自动化敏锐度 。 即使在当今最好的软件测试环境中 ， 机器学习也可以帮助批处理捆绑的代码集 ， 从而无需解耦就可以测试和解决大数据问题 ， 除非发生错误的情况除外 。 而且 ， 即使确实发生错误 ， 结构化ML也会警告用户 ， 该用户可以为以后的机器或人工修改标记问题 ， 并继续其自动测试过程 。
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
本文插图

基于ML的软件测试已经在提高一致性 ， 减少错误 ， 节省时间 ， 同时还降低了成本 。 随着它变得越来越先进 ， 它将以新的甚至更具创新性的方式重塑软件测试领域 。 但是 ， 关键部分正在“走向” 。 虽然我们还没有到那儿 ， 但我们预计未来十年将继续改善软件开发人员在创纪录的时间内迭代完成流程的方式 。 这是软件开发的未来将不再像以前那样自定义的原因之一 。
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