1.3　AI与自动化测试相结合

自动化测试要解决的最主要问题之一就是成本问题。从最早提出自动化测试的思想，到自动化测试技术发展到第四代，其问题核心点就在成本上，这个成本可以是时间成本，也可以是人力成本。将AI引入自动化测试，也是想有效地解决自动化测试中的成本问题。

AI技术的核心思想是利用已有的历史数据，训练出一个较好的AI网络，通过已经训练好的AI网络来处理当下的输入数据。与传统的编程方法不同，通过AI算法训练出来的网络模型通常会有更好的泛化性，例如，对于已在某个场景训练好的AI自动化测试网络，不做改动或稍做改动，就可以在同一个游戏的不同场景中很好地运行起来，这在传统的自动化测试中是做不到的。同样，一款游戏中训练好的AI自动化测试网络，稍做改动或增加一些训练数据，就能在另一款同类游戏中运行起来，这样就可以很好地节约时间成本，快速地进行回归测试、性能测试、兼容性测试等，保证产品质量，缩短项目周期。

同样，在传统的自动化测试中，项目测试的维护成本很高，只要版本更新或者功能发生变动，就有可能产生大量的维护工作。很多项目就是因为测试的维护成本过高，放弃了自动化测试。引入AI技术后，其带来的泛化性可以有效地减少自动化测试的维护成本。版本更新后的一些变动，在AI模型中编程可以不做改动，或者直接增加训练数据就可以很好地完成测试需求。

本书最重要的内容就是介绍AI技术怎样与自动化测试相结合，在平台工具的支持下，很好地去完成腾讯互娱游戏的测试需求。当然，平台工具也能扩展到手机App自动化测试、其他类型的软件产品的自动化测试等。