根据2017年测试状况调查显示，未来是关于自动化测试，因为62％的受访者认为未来几年会增加。根据同一份报告，我们也可以期待测试人员花更多的时间和资源来测试移动和混合应用程序，同时花在实际开发上的时间也在缩短。

现在机器学习已经成功应用于各行各业，所以问题是机器学习和人工智能将如何影响软件测试？他们真的会增强它吗？

阅读本文以了解软件测试和整体质量保证在机器学习和人工智能时代的演变情况。

传统测试方法的头号挑战

软件测试过去是一项简单而直接的任务。只要我们知道系统在用例中的行为方式，输入输入并将结果与期望进行比较就相对容易。匹配意味着测试通过。如果出现不匹配的情况，警报并停止运行，因为我们有潜在的错误，需要重新开始修复。

在这样一个传统的情况下，测试人员将通过检查清单来确保潜在用户的步骤和行动全部被覆盖并且问题得到解决。然而，由于消费者在某种意义上变得更加苛刻和耐心，传统的测试方法往往跟不上。

主要问题在于测试人员在这些日子里有限的时间内需要处理大量的数据。这仅仅是将传统的测试方法排除在等式之外，并且需要一个更相关的方法。也就是说，它是由人工智能，机器学习和预测分析支持的。

留给机器：不再需要人为干预

传统的测试技术仍然依靠人类来获取和分析数据。但我们只是说人类不是绝对可靠的，而且很容易做出糟糕的假设。

处理数据的时间越少，测试结果越容易产生与软件中忽略的错误相关的偏斜结果。在你知道之前，消费者会发现这些错误，这通常会导致挫败感并损害品牌的声誉。

这就是为什么机器学习能教导系统在将来学习和应用这些知识的原因，这使得软件测试人员能够获得比传统测试更精确的结果。更不用说错误的可能性并不是唯一减少的事情。执行软件测试和发现可能的错误所需的时间也缩短了，而需要处理的数据量仍可以增加，而不会对测试团队造成任何压力。

使用预测分析预测客户需求

随着市场需求的增长，企业需要找到一种领先于竞争对手的方式，并能够预测消费者的需求。预测分析在质量保证和软件测试中起着关键作用，因为它允许企业分析客户数据以更好地理解（并预测）他们想要的新产品和功能。

在这一点上，机器学习和预测分析今天携手进行软件测试和质量保证。它们对于不间断，更短的测试过程来说都是必需的，这最终导致更好的用户体验。

机器学习适合QA和软件测试的地方在哪里？

人工智能和机器学习无疑成为QA和软件测试的重要组成部分。

专家们对这可能带来的前景感到兴奋。例如Shalini Chaudhari在接受QA Financial采访时表示，AI已经取得的原因是由于物联网的突破以及日益增长的计算能力这不再局限于专门的研究机构。

结论

机器学习使测试人员有机会更好地了解客户的需求，并对他们不断变化的期望作出比以往更快的反应。另外，测试人员现在也需要分析越来越多的数据，而且他们的时间越来越少，而他们的误差幅度则不断下降。诸如机器学习和预测分析等工具为解决这些挑战提供了一种方法，无论是由熟练的测试人员组成的团队，还是如果不是这样，就转向QA外包。无论哪种方式，这种方法将填补传统测试方法的空白，并使整个过程更加高效并与用户需求相关。