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。尽管目前人工智能技术主要应用于自动化和提高便利性，但它每天都在逐步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。
回归测试就是一个例子。每次对软件代码进行修改时，都会进行回归测试，以确保应用程序仍能如预期一样运行。这通常是手动完成的。整个过程可以被自动化，人工智能可以在更改代码后自动检查应用程序的问题，并在不同时间间隔内进行维护。
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。它确保了开发人员和测试人员之间的频繁沟通，或者在没有测试人员的情况下要求开发人员承担更多的职责。
一种人工智能解决方案可以自动化这个过程，并且在修改代码后立即执行测试，几乎不需要人为干预。通过适当的培训，人工智能可以始终比手动测试人员表现更快、更有效、更精准。
此外，开发者可以更快地获得测试结果和相关数据，以便能够立即开始进行必要的修复工作。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。
确保软件代码和应用程序本身符合标准，并按照预期的水平执行，是软件测试的一个重要要素。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。
在大型项目中，即使是最熟练的开发人员也有可能漏掉语法错误或编码错误。虽然现代编程工具可以检测基础错误，但自然语言问题常被忽略，直到运行时才被发现。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。
通过及早发现故障和漏洞，并进行更多有益的回归测试，开发人员和测试人员可以预计实现整体产品效率和生产力的提升。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。信息可以立即共享给所有相关方，而无需相关联系人手动发送。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。
自我修复技术或自我修复代码已经被实现，其基础是人工智能和机器学习。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。
如果开发人员误操作导致软件出现问题，人工智能会立即接管并修复。它节省了开发人员和测试人员在查找这些问题上的时间，并显著减少了常规故障排除所需的时间。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。
软件测试领域可能会被人工智能颠覆，因为智能和高效的流程提高了生产力。人工智能几乎可以完全自动化需要花费大量时间和精力的手动任务。
NLP工具可以用来进行早期的错误检测，同时自我修复代码也能确保软件应用在运行时一直正常运行。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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