摘要：随着信息技术的发展，人们日常生活越来越离不开软件操作，并且对软件的功能性、安全性、可靠性以及实用性等方面的要求越来越高。软件在满足人们各种需求的同时，增加了软件测试的难度。目前，人工智能（AI）等技术的应用促进软件测试技术进一步发展，以满足新时期软件测试的需求。在自动化测试系统中融合人工智能技术，逐步形成基于人工智能的软件测试系统，完美解决软件测试中存在的各种问题，是当前软件测试行业的主要发展方向。 探针卡
关键词：人工智能技术；软件自动化测试；应用
引言
软件测试是程序员必须编写测试用例以确定软件是否存在漏洞并满足用户要求的过程。随着时间的推移，越来越多的人工智能产品上市。云计算技术的日益普及增加了软件测试技术的复杂性，传统测试已无法满足这些要求。人工智能引入软件测试技术可以推动我国软件测试技术的发展。
1人工智能软件功能和运行特点
随着计算机科学的发展和进步，人工智能被广泛应用。人工智能的研究与发展集中在人的智能建模上，不断成长壮大。人工智能越来越发达，功能越来越好。通过模拟人的意识和精神，可以利用生物学、物理、数学、心理学等方面的知识、认识、设计和经验教训，在自然语言、图像处理、数据挖掘等方面发挥或超过领导作用。人工智能软件主要提供快速数据处理和存储、语音和图像分析、自主学习等功能。人工智能的安全可靠运行需要功能全面的硬件支持。更高的性能。人工智能应用程序可以更高效地收集、发送、存储和处理信息，利用相关数据，提供定制、学习和自助功能，分析用户行为规则，并选择所需的服务。手动软件是模块化的，易于使用。人工智能软件的开发需要对人工智能的功能和性能进行详细分析研究，并制定科学合理的测试策略。
2传统软件测试技术面临的难题
传统的测试技术主要依靠手工分析，根据最初的要求设计合适的测试用例，验证软件是否能够满足用户的需求，验证软件本身的漏洞。然而，这一传统的“过程”不能很快适应社会发展的新需求，面临越来越多的挑战。(1)行动纲领更加多样化。从最基本的操作系统和设
备到现代无线网络、3G、4G、5G网络的工作状态要求、动态和静态状态变化，传统的软件测试技术面临诸多挑战，由于不同状态的转换，传统的软件测试还很难到好的解决方案。(2)需要测试的功能数量增加。随着需要测试的功能越来越多，现有的测试技术已经无法应对。此外，测试人员不仅要测试一个功能，还要测试软件在运行时是否能够大体正常地执行相关任务，不仅要测试各个功能，还要测试组合测试和路径测试。如果测试用例是手动创建的，添加功能后的工作量相当大，这些复杂的问题几乎无法用传统的测试方法解决。(3)测试的可信度不够高。传统的软件测试主要依靠手动测试，但是随着测试能力的提高，手动测试的压力越来越大。劳动力有限，难以更全面地测试软件应用程序。同时，手工测试的主观性程度比较强，容易忽视小错误，软件质量可能得不到保证，软件上市后会出现各种从未发生过的问题。(4)测试时间长。不断改变新的软件功能和性能，让需要完成大量工作的软件测试人员有更多的时间编写新的软件测试用例。没有好的考试，只能用人力。遇到复杂的逻辑，在测试过程中需要不断改进产品，需要消耗大量的人力和物力，但是最终的测试结果仍然不能令人满意。
3应用人工智能技术的软件测试
3.1风险驱动测试
无论采用何种测试策略，都很少有人员和时间以令人满意的水平测试系统的所有部分。测试团队应根据测试级别分析功能或系统组件，并优先执行测试任务。风险通常定义为错误概率和潜在损害的组合。目前，有多种方法可以在软件测试中解决此问题，并创建一个在预测文件或类中指示错误位置的模型。在机器学习算法准备的许多模型中，通常不需要与统计模型相关联的严格假设，以便教授能够轻松地解释和理解它们。越来越多的人认为，为了建立一个现实和准确的预测模型，还需要考虑其他因素。软件测试使用不同的数据，但通常包含组件结构复杂性度量、最近组件更改的信息、与组件关联的历史数据以及开发人员信息(例如:(b)修改后的系统的经验)。一旦设计了故障预测模型，就可以按使用概率对系统组件进行排序，以便于在树形图中显示结果。从经济角度来看，建立和使用误差预测模型非常经济实惠。
3.2提高软件测试的可靠性5g怎么做
传统软件测试通常没有测试复盖区域，尤其是在功能越来越复杂的情况下。功能越复杂，相关数据越大，手动测试的能量越少，发现漏洞的次数就越少。因此，在市场上推出软件的风险很高，测试测试与实际复盖率之间的差距更大。人工智能的集成很好地解决了这个来电显示电话机
问题。人工智能拥有大量测试数据，能够在短时间内创建和运行大量测试实例，可以结合云计算功能。
3.3测试规范和测试套件细化门禁监控
在开发开源或软件程序时，开发人员经常遇到测试套件，这些套件没有明确的基础。这些测试套件可以得到补充或改进，以提供足够的可靠性并加快合规性。此过程称为测试规范和测试工具的修订。此外，测试规范可能从一开始就不存在。尤其是当测试案例不是通过黑盒策略识别的时候。在这种情况下，测试规范必须反转或在扩展的系统规范中创建。因此，对于软件测试来说，提供有助于理解测试套件局限性和可能的冗馀性的方法和工具对于经济高效地改进测试套件至关重要。基于机器学习的黑盒测试问题。
3.4性能测试
交互式分析是在软件性能测试中使用人工智能进行的。在深度分析过程中，对软件的运行稳定性进行了验证，确定了用户数量，并评估了各种操作的处理能力。软件性能的状态取决于硬件条件，并在很大程度上取决于用户应用程序。人工智能在软件测试中的应用自动
化了测试。了解软件程序的内部结构和特点，出性能瓶颈并进行相应调整。基于人工智能的软件测试通过监控性能指标和优化性能、缩短测试时间以及减少软件启动后的性能问题来提高用户体验。
3.5测试结果分析
测试人员通常同时执行多个测试用例的测试，建议应及时做好测试结果的分析工作，这样可以及时发现测试用例中存在的问题或者缺陷。假如测试工具选用的是开源的，可以根据自己的需求进行二次开发后使用。在自动化测试执行过程中，运行失败，则测试工具会自动生成一个缺陷，测试人员需要对这些生成的缺陷报告进行分析，判断是否为测试用例本身的缺陷。若是设计中存在缺陷则交由软件开发人员进行修复；若不是设计缺陷，则检查测试脚本编写是不是存在问题或者测试环境是不是存在问题，解决这些问题后重新进行测试。
3.6综合测试
根据软件开发的生命周期，软件测试可以大致分为五个阶段，从编码到提供软件产品，每
个产品都有相应的测试工具。自动化测试工具取决于软件开发的语言、环境和规模。选择合适的自动化测试工具，降低测试强度，提高测试效率和质量。软件开发云平台也是一个集成的云开发平台，用于项目管理、配置管理、代码发现、编译、测试、分发、部署等，集成到浙江、Arcade等软件项目中的云软件开发平台。例如，浙江云开发平台包括软件测试平台和领先云公司(如AriCloud)的云开发平台。Ariyun包括诸如单集成、SAT接口测试、自动化发布和管理集成等工具，大大简化了软件开发和测试工程师的工作，而无需安装和配置各种测试工具。随着软件行业的发展和相关技术的发展，软件测试变得更加简单快捷。随着软件开发成为拼图，测试被集成到简单、易用和快速的拼图块中。
3.7自动化测试模型选择
您可以使用驱动程序测试(包括测试工具、脚本、接口、数据结构等)来组织监控数据、日志文件和结果信息。选择自动测试模型时，应根据测试软件的实际情况进行选择，并可在项目执行过程中自动协商。当然，在项目开发中，完全自动测试是不可能的。为了促进自动化测试技术的发展，必须根据技术发展的要求，开发新的测试模型，如独立测试和组合测试，以提高测试的准确性。
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3.8游戏测试
偶极子天线
游戏开发需要通过测试及时更改程序错误和问题。人工智能测试工具使您能够快速收集游戏数据并分析游戏中的每个角和场景。游戏运行时检查。对多个角和场景使用人工智能测试工具，创建测试用例，同步测试和分析，确保测试复杂性，提高测试结果的准确性。人工智能可根据用户数据模拟用户行为、显示不同的游戏状态、执行批量测试、完全复盖测试场景，从而提供真实准确的反馈。修正测试中发现的漏洞，以补充游戏功能。在游戏测试过程中，人工智能可以不断地独立学习，自我修正、逐步发展和更新，以提高测试功能，确保稳定的游戏流程。
4不适用软件自动化测试的情境介绍
软件自动化技术通常具有较高的重复性和性能，但并不适合于所有类型的软件产品。因此，有必要仔细研究和了解各种测试情景。首先，自定义软件。它是一种测试软件，专门针对客户的实际需求而定制，通常由客户维护。操作环境和编程语言的重要性取决于客户的要求。因此，企业几乎没有测试这些软件项目的经验。因此，软件自动化测试技术不适合用户软件。时间相对较短的项目:对于软件开发项目的相对较短的规划和开发周期，测试
时间可能有限。在这种情况下，建议不要尝试测试自动化软件。测试脚本的开发减少了脚本的使用，降低了软件自动化技术的成本效益，即使您有时间和精力来构建测试环境。具有更复杂规则执行的软件产品:如果被测试的软件系统具有非常复杂的执行规则和逻辑，则必须手动执行测试，因为使用自动化测试技术开发相关脚本会很困难。不要多次运行软件:自动化软件测试技术本质上是为了运行许多软件测试程序来测试软件的有效性。对于使用较少软件的某些应用程序，使用此技术可能会浪费资源。
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