人工智能（AI）將徹底改變軟件測(cè)試，使其成為當(dāng)今最重要的技術(shù)。人工智能已經(jīng)找到了進(jìn)入自動(dòng)化測(cè)試工具的方式，從人工智能支持的視覺識(shí)別和智能測(cè)試建議，到風(fēng)險(xiǎn)分析和錯(cuò)誤查找。在質(zhì)量檢查周期的每個(gè)步驟中，我們都看到了AI的注入，以加速測(cè)試的創(chuàng)建，維護(hù)和執(zhí)行。這次演變引發(fā)了許多與AI融合的新技術(shù)的共同問題，而我在主持網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)“ 更快和更智能的軟件測(cè)試的人工智能”時(shí)收到了一個(gè)問題。”

AI和聰明的算法之間的區(qū)別在于它的編程方式。如果您是最終用戶或消費(fèi)者，則可以在兩點(diǎn)上與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或技術(shù)進(jìn)行交互：1 /起點(diǎn)-收集輸入并輸入到系統(tǒng)中; 2 /終點(diǎn)-產(chǎn)生的輸出是來自計(jì)算機(jī)的結(jié)果。系統(tǒng)。但是，中間發(fā)生的是最重要的事情：旅程。許多程序員和工程師通常難以理解這一旅程，因此很難區(qū)分AI和算法。三種類型的程序化旅行可以使用AI與聰明的算法來幫助對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分類：1 /基本，2 /復(fù)雜和3 / AI。

如果定義的輸入導(dǎo)致定義的輸出，則可以將系統(tǒng)的行程歸類為算法。程序在開始和結(jié)束之間的行為或過程模擬了公式化決策制定背后的基本計(jì)算能力。

如果系統(tǒng)能夠根據(jù)一組復(fù)雜的規(guī)則，計(jì)算或解決問題的操作來獲得定義的輸出，則可以將該系統(tǒng)的行程歸類為復(fù)雜的算法。與基本算法相似，此程序行為模仿了公式化但更復(fù)雜的決策背后的計(jì)算能力。

在AI系統(tǒng)中，未定義輸出，而是根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的復(fù)雜映射進(jìn)行指定，然后將其與每個(gè)輸出相乘。該程序的旅程模仿了人類根據(jù)收集到的信息做出決定的能力。智能系統(tǒng)越能根據(jù)其他輸入來改善輸出，人工智能的應(yīng)用就越先進(jìn)。