在人工智能和机器学习领域，测试自动化已经取得了长足的进步。通过引入智能测试自动化工具，可以解决传统测试自动化的难点，从而获得最佳结果。下面分享 5 种通过人工智能和机器学习实现完全自动化的方法，这些方法能够帮助项目团队减少测试工作量，提高测试覆盖率。

　　测试自动化中的自修复技术解决了测试脚本维护的主要问题，即自动测试脚本在对象属性（包括名称、ID、CSS 等）的每个变更阶段都会中断。测试自动化中的自修复技术在实现过程中使用了动态定位策略，程序可以自动检测到这些变更，并动态地修正它们，无需人工干预。团队可以利用敏捷测试方法中的左移方法，使得过程更加高效，提高工作效率，加速交付。

　　举个例子，当开发者对 HTML 页面中的对象标识符进行任何更改时，测试用例中的 UI 标识符将自动更改。虽然属性改变了，但人工智能引擎仍然定位这些元素，并根据在源代码中的更改来修改它们。这一自修复技术使开发者不必花费大量时间来识别变更，同时更新 UI。

　　自动化测试脚本的开发是一项复杂的工作，需要用到 Java、Python、Ruby 等高技能的编程语言。同时还需要做大量的初始工作，并投入一定的时间和资源。使用自动化脚本进行开发可将测试脚本的生成时间减少 50%。另外，在测试脚本设计过程中加入人工智能和机器学习技术，也能大大简化其设计流程。

　　目前市面上有各种各样的测试工具，比如通过手动测试用例构建的 selenium 自动化测试脚本，它可以读取测试脚本，并自动生成自动化脚本。该人工智能算法使用自然语言处理，能够理解用户的意图，并在 Web 应用中模拟这些行为。它的优点是可以减少 80% 的测试脚本设计和经历。

　　很多使用敏捷和 DevOps 方法执行持续测试的组织都选择了一种严格的测试方法，并在整个软件开发生命周期中每天进行数次使用，其中包括单元、API、功能、可访问性、集成和其他类型的测试。在执行这些测试用例时，系统将创建大量的测试数据。库存的数据越多，管理人员就越难做出更准确的决定。

　　通过可视化最不稳定的测试用例和其他需要重点关注的部分，机器学习可以帮助开发者更容易地识别关键的问题区域。此外，通过人工智能和机器学习系统的参与，还可以轻松地对测试数据进行切片、分块和分析，并能够读取模式、量化业务风险和加快手头项目的总体决策过程。

　　软件开发中的视觉测试（也叫 UI 测试）可以确保开发者构建的 Web 或移动应用的 UI 呈现给最终用户，这些工具旨在通过更新 UI 来帮助开发者实现应用的功能。不过当前，大多数正在进行的测试通常难以实现自动化，而是采用人工测试的方式。

　　人工测试很容易导致一些元素被忽略，要想准确识别这些元素，测试人员可以利用基于机器学习的视觉验证工具。这是一种基于图像的测试注入，它动态地改变了公司在任何系统中提供自动测试服务的方式。测试分析人员可以创建自动检测软件中所有视觉错误的机器学习测试，这样做有助于验证应用的视觉正确性，而无需测试专家将输入隐性地插入到系统中。

　　当前，开发者使用的基于人工智能的最新自动化技术是使用 spidering 方法为应用自动编写测试。

　　开发者需要为自己的 Web 应用提供一些新的人工智能 / 机器学习工具，以便启动抓取。在抓取的过程中，该工具通过截图收集数据，为每个页面下载 HTML 代码，测量复杂，并不断重复运行这些步骤。最后，这一工具会创建一个数据集，并训练机器学习模型，从而理解应用程序的预期模式和行为。

　　此外，该工具还将其当前阶段与之前观察到的所有模式进行比较。如果有偏差，工具将把这部分标记为测试期间可能出现的 Bug。下一步，开发者需要确认被标记的问题是否确实是 Bug。也就是说，机器学习工具负责 Bug 的检测过程，但是开发者在接受调用之前必须进行最后的确认。

　　要想在测试中充分利用人工智能和机器学习技术，需要开发者具备一定的机器学习测试算法基础，并且要有战略上的测试方法。同时，还需要拥有一支测试团队，团队需要知道如何将复杂的数据结构分解成能够帮助开发者加强决策过程，并提高总体项目效率和收益的简化表示。

　　人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智主能它是用来研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习，推理，思考，规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似的人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

　　列如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能比人脑做得更好、更快、更准确，因此当代人不再把这种计算看作是“需要人工智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门学科的具体目标自然也是随着时代的变化而发展的。它一方面不断获得新的发展，另一方面又转向更有意义的，更加困难的目标。

　　人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

　　深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。

　　计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……

　　计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

　　语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

　　不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。

　　推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。

　　一种是外部演化实现方式（Extrinsic EHW），也称之为离线（Off-line）演化方式；

　　另一种是内部演化实现方式（Intrinsic EHW），也称之为在线（On-line）演化方式。

　　外部演化是指在计算机上使用软件模拟演化进程，通过硬件描述语言（HDL）建立硬件模型，然后将由演化算法产生的染色体个体在器件仿真模型上进行适应度评估，当适应度值达到预期的适应度值时，将此时所对应的染色体个体进行解码后，下载到实际的可编程逻辑器件中，完成实际器件的内部结构配置。

　　与外部演化实现方式不同，内部演化是将演化算法在每一代中所产生的染色体个体都下载到实际的可编程逻辑器件中，并且对所生成的每种电路结构的输出直接进行评估。它直接在硬件上进行电路结构和参数的动态调整，使用硬件的快速性和并行性对染色体的适应度进行评估，从而使得整个演化过程得以加速，其演化速度远远高于外部演化方式。

　　考虑到可编程逻辑器件的结构位串为二进制位串，一般采用二进制编码方法，同时结合具体电路的结构对染色体进行编码。

　　在进行硬件系统演化时，如果将其全部配置数据作为演化算法的个体染色体，计算量将是非常可观的，演化速度也将过于缓慢。

　　由于真正用于控制硬件结构的只是全部配置数据中的一部分数据，它们才是演化算法真正的演化对象，所以利用可编程器件的可部分重构特性，可以使用其中的部分逻辑块进行演化。

　　1、云ERP平台需要创建和加强自学知识系统，该系统将人工智能和机器学习从车间企业高管，并跨越供应商网络；

　　4、人工智能和机器学习可以提供有关如何提高整体设备效率(OEE)的见解，而这在当今并不明显；

　　6、云ERP供应商需要关注如何通过人工智能和机器学习来帮助缩小PLM、CAD、ERP和CRM系统之间的配置差距；

　　7、通过更高质量的数据，可以提高需求预测的准确性，并基于机器学习的预测模型与供应商进行更好的合作；

　　10、通过机器学习算法对产品质量进行汇总、分析和持续学习，从供应商检查、质量控制、退货材料授权(RMA)和产品失效数据等方面进行学习。

　　人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：

　　思想就是：通过计算训练集与测试集之间的距离（欧氏距离、余弦距离、曼哈顿距离等），然后取出最相似的前N个数据对测试集进行预测 通过测试之后发现，就本次的数据集而言，把余弦距离以及欧氏距离进行加权...

　　因此又可称之为机器智能 研究内容如何从现实世界中获取知识如何将已获得的知识以计算机内部代码...

　　应用在游戏AI、自动驾驶、仿生机器人等场景。如在某个环境(游戏、驾驶路上)，执行特定动作后，导致状态发生改变，产生不同结果(对应不同激励值，有正负)，这种类型