人工智能和机器学习（AI/ML）在软件测试中的应用

人工智能和机器学习（AI/ML）在软件测试中的应用正在逐渐改变传统的测试方法，提高测试效率和质量。以下是AI/ML在测试中的一些关键应用：

自动化测试

AI可以通过机器学习算法自动识别和执行测试用例，大大提高了测试效率7。AI工具能够学习软件的行为和模式，自动生成测试用例和测试脚本，减少了手动设置和维护的工作量。

工具推荐：

• Selenium with AI：结合了Selenium的自动化能力和AI的智能生成测试用例。
• Applitools：使用AI来增强视觉测试，自动识别和修复UI问题。
• Tricentis Tosca：提供AI驱动的测试自动化，支持多种应用类型。
• Worksoft：利用AI来自动化复杂的业务流程测试。
• TestPlant Eggplant：提供AI支持的自动化测试，适用于复杂的测试场景。
• Testim：是一个基于云的测试自动化平台，它提供了一套工具和服务，用于自动化Web应用程序的测试。Testim.io 的主要目标是简化测试过程，提高测试的效率和准确性。

智能缺陷检测

利用模式识别和异常检测技术，AI能够自动发现软件中的缺陷，减少了人工检查的工作量，并提高了缺陷检测的准确性。

预测性测试

AI能够通过历史数据分析预测可能出现的软件问题，提前进行预防，降低了软件的风险7。通过分析代码变化、历史缺陷数据和测试结果的模式，AI模型可以帮助识别和优先处