测试工程师不懂AI，还有未来吗？(14)_简介：近几年人工智能、机器学习等词漫

利用Natural Language Porcessing（自然语言处理）技术对测试对象进行分析，或者对测试数据进行分析，从而进行测试决策辅助和脚本优化。

利用ML（机器学习）技术或者深度学习技术，对采用CV和NLP技术所获得的数据进行深度加工，从而来解决自动化脚本Break ，或者快速创建大量自动化脚本的目的。

小结

在我看来AI技术的发展应该是测试人员需要重点关注的领域，我们往往会因为有些技术可能当下并不成熟，或者当下并没有很好的落地场景，从而忽略对未来技术的关注度，在测试领域对于AI的探索也是如此，同时不难发现在业界其实已经有非常多的公司已经在自己的商业化解决方案中注入了AI能力，这种趋势也是值得我们持续关注，最后我个人比较推荐在AI领域的落地和时间可以尝试从本文提到的6个层次模型中去由浅入深的探索，这有利于在AI和测试的道路上有层次的循序渐进。