测试工程师不懂AI，还有未来吗？( 八 )_简介：近几年人工智能、机器学习等词漫

但这不是终点，它还需观察人的行为，偶尔需要听从测试人员的指令。在这种模式下，相对前边的几种层次，这个层次的AI已经摆脱了人工”驱动“的模式，核心改变就是从人工”驱动“发展为”AI“驱动，如果说前边几种模式还需要测试人员编写流程驱动脚本，而在这种模式下，测试人员将摆脱这一束缚。

层次六

完全自动化——我必须承认，这个层次有点恐怖。这个层次的 AI 可以和产品经理“交流” ，理解产品的标准，自己写测试，不需要人的帮助。这种模式可能是我们所希望追求的最高境界，或许发展到这个阶段，测试这个岗位需要重新被定义。

运用场景

AI技术在测试领域的运用并非新鲜话题，但业界对此讨论的一些方向也值得我们思考和探索AI和ML（机器学习）技术能如何被运用到测试场景，常见的三种运用场景包括：

Unit Tests

单元测试对于确保每一次Build都能构建出稳定和具备可测性的软件非常重要，但单元测试的构建和维护本身也面临很大的挑战，在业界例如像RPA这样的AI-Powered Unit Test工具，试图帮助开发人员来更加有效的维护单元测试用例，利用AI技术对代码进行分析和学习，从而有效的减少那些无用的用例集，从而维护一个更加可靠和稳定的单元测试用例库。