人工智能在软件测试中的应用越来越普遍，这是有充分理由的。虽然当今的人工智能主要用于自动化和便利性，但该技术每天都在变得更加智能和高效。在软件测试中，人工智能可用于增强许多重复性任务。这既加快了相关流程的速度，又提高了准确性。

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回归测试就是一个例子。每当软件代码发生更改时，都会执行回归测试以确保应用仍按预期运行。这通常是手动完成的。然而，人工智能可以通过在代码更改后，以不同的时间间隔检查应用的问题来自动化整个过程。

通常，手动回归测试需要测试人员和开发人员花费大量的时间和精力。每次软件代码更改时，都必须对生成的应用进行测试。它保证了开发人员和测试人员之间的来回往复，或者，如果没有测试人员，它要求开发人员身兼数职。

人工智能解决方案可以完全自动化此过程，在更改任何代码后几乎立即执行测试。如果经过正确的训练，人工智能总是比手动测试人员更快、更高效、更准确。

此外，开发人员将更快地获得测试结果和相关数据，从而使他们能够立即开始进行必要的修复。或者，如果没有检测到问题，他们可以更快地转向其他开发领域。

在此基础上再添加一层，随着时间的推移，随着人工智能变得更加智能，它可以使回归测试变得更好。

软件测试的一个主要要素是确保代码、应用本身符合标准并按预期水平执行。因此，测试的很大一部分是寻找错误和其他软件问题并修复它们。

即使是最熟练的开发人员也可能会错过语法或编码错误，尤其是在大型项目中。但是，尽管现代编程工具可以指出基本错误，但自然语言问题往往被忽略，直到在运行时才被发现。软件测试中的人工智能可以通过发现错误和bug来检测这些错误。

机器学习(ML)依靠自然语言处理(NLP)、训练数据和预编程扫描工具来定位潜在问题，并标记它们以供审查。更好的是，如果修复更加明显，人工智能可以直接注入新代码。它可以节省时间、金钱，并解决很多令人头疼的问题。

通过早期的故障和bug检测以及更多支持性的回归测试，开发人员和测试人员可以期望得到全面的生产力提升。在人工智能和机器学习系统的帮助下，许多与开发相关的死记硬背的任务，可以通过自动化解决方案来加速、增强或直接承担。

这与我们在其他行业看到的情况没有什么不同，在这些行业中，人工智能越来越多地用于为机器人流程自动化(RPA)、智能自动化(IA)等提供动力。

例如，团队和部门之间的沟通。它通常在应用测试之后进行。现在它可以通过自动化解决方案来处理。无论相关联系人花费多长时间，信息都可以立即与所有各方共享，而不是手动发送信息。同样的好处扩展到人工智能涉及的几乎所有流程和解决方案。

人工智能和机器学习实现了所谓的“自我修复技术”或自我修复代码。人工智能不仅可以比人类更快地识别和检测语言问题，而且在适当资源的支持下，它还可以比以往更快地修复代码，早期错误和故障检测只是开始。

人工智能解决方案实际上可以为常见问题注入代码修复，或者当它们知道要寻找什么以及如何反应时，他们可以直接修复更复杂的问题。更好的是，正如我们通常在机器学习中看到的那样，随着时间的推移，仅仅通过摄入更多信息，自我修复算法就会变得更加准确，并且更能代表工作代码。

这意味着当开发人员更改代码并破坏软件时，人工智能将立即接管并解决问题。它减少了开发人员和测试人员花在寻找这些问题上的时间，而且还大大减少了一般故障排除的时间。它还可以标记常见问题以供稍后审查，以确保不会重复出现错误，并且问题不会在整个开发阶段复杂化。

由于更智能、更高效的流程提高了生产力，软件测试中的人工智能有可能颠覆该领域。需要大量时间和精力的手动任务几乎可以完全由人工智能自动化来完成。

此外，早期错误检测可以通过NLP工具来处理，而自我修复代码可确保软件应用始终在运行时运行。所有这些都减少了故障排除和手动错误检测所花费的时间。

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