人工智慧，會取代軟體測試工程師嗎？
近幾年，人工智慧逐漸興起，AI 助手、無人駕駛汽車、雲端全功能晶片...在媒體領域，機器人寫稿、媒體大腦、智慧檢校等不斷湧。
2016年，阿爾法狗嶄露頭角，2017年5月，阿爾法狗3:0擊敗世界冠軍柯潔，人工智慧被推上風口浪尖。
2016-2017世界質量報告上提出：在人工智慧高速發展的情況下，軟體測試領域或許將迎來一個新的時代—人工智慧時代。
不過，對於軟體測試，人工智慧是否能夠替代軟體測試工程師？人工智慧本身如何測試？下面我們就來聊一聊這個問題。
首先，先了解下軟體測試的背景
軟體測試對於確保使用應用程式客戶的滿意度是十分必要的。
測試是指在一些特定條件下觀察應用程式，且在測試過程中測試人員已經知道要實施相同的門檻和風險。
同時，測試有助於保護應用程式避免潛在的可能會對應用程式和將來的組織造成危害的危險因素。而軟體測試的下一步是軟體除錯，但只有在經過徹底的測試之後才能進行軟體除錯。
什麼是人工智慧？
任何一個複雜任務，如果能夠被測試者不假思索地解決，都是人工智慧的候選之一。
人工智慧的一般定義是指，機器能夠獨立理解環境並執行輸入資料，完成智慧工作和學習如何自動提高自身工作水平的能力。
具有智慧特性的測試工具
Appvance IQ
Appvance IQ根據應用程式的對映和對實際使用者的活動分析，學習並生成自動化測試指令碼，生成的指令碼可以準確地表示使用者曾經的行為及想要進行的行為。Appvance IQ使用應用程、序藍圖作為被測應用程式的指導，同時使用伺服器日誌作為實際使用者活動的大資料來源。
MABL
Mabl 是由一群前 Google 僱員研發的 AI 測試平臺，其側重點是對應用或網站進行功能測試。在Mabl平臺上，我們通過與應用程式進行互動來 “訓練”測試並進行錄製，錄製完成後，經訓練而生成的測試將在預定時間自動執行。
Test.AI
Test.AI 被視為一種將AI大腦新增到 Selenium 和 Appium 的工具，它以一種類似於 Cucumber 的 BDD 語法的簡單格式定義測試。在應用程式中，Test.AI 能夠動態識別螢幕和元素，並自動驅動應用程式執行測試用例。
除此之外，Functionize 、Katalon Studio和 Tricentis Tosca等工具也具有智慧特性。
為什麼在軟體測試中我們需要人工智慧
將近80%的測試活動是對軟體已經進行過的測試的重複。這會消耗了大量的人力和時間。
這種現象在軟體測試中十分常見，隨著專案的擴充套件，引數也會增加，從而會導致給測試團隊帶來額外的工作量，這可能已經超出他們的能力和工作時間的範圍之外了。
同時手動測試還會面臨可伸縮性的問題，這會需要對多臺機器進行管理。這種方法複雜又繁瑣。
但是，人工智慧卻可代替以上方法，可通過以下方式來解決這些問題:
• 使用人工智慧機器，80%的重複性任務可以由人工智慧機器人完成，剩下的20%工作可以由人類利用他們的創造力和推理能力去完成。因此，人工智慧可以做重複性的任務，如測試資料的數量、迴歸測試等，而測試人員可以專注於處理類似於系統整合的創造性的和困難的任務。
• 使用人工智慧機器人，測試人員可以重構測試以合併新的引數，這會使得測試的覆蓋率增加卻不會給測試團隊帶來額外的工作量。
• 人工智慧可以自動建立測試用例。這降低了使用內建標準的工作級別(LOE)。
• AI通過理解使用者接受標準自動生成測試程式碼或虛擬碼。測試自動化可以節省大量的時間和成本。
• 人工智慧還可以進行無程式碼測試自動化，它可以在你的web或移動應用程式上自動建立和執行測試，而無需編寫任何程式碼。
• 由於人工智慧機器人可以全天候工作，它們可以在任何需要的時候幫助除錯專案，因此測試無需人工干預也可以執行更長的時間。
最後，基於AI的測試也會讓測試人員感到困惑。測試人員可能會懷疑AI測試的有效性，要消除這種不信任，測試人員需要掌握不同於傳統測試人員所需的技能，他們需要更多聚焦在資料科學技能上，還需要了解一些機器學習的原理。
說到這裡，也許有人會問，測試人員的工作會被AI搶走嗎？
未來，人工智慧會取代軟體測試工程師嗎？我總覺得答案是，也不是。說是，因為AI bot比較適合那些重複性較強的測試任務，如果測試人員的工作內容重複性較高，無創造性，那麼遲早會被AI取代。然而對於那些需要一些創造性和比較困難的測試任務，AI目前還無能為力。
"AI is the new electricity"，這是Stanford教授Andrew.Ng對於AI的一個很好的觀點，對於軟體測試來說，AI是一個工具，一個聰明的助手。而對於測試人員來說，需要擁抱變化，提升能力，這樣才能更好地利用AI帶來的能量！
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