人工智能下的自动化智能测试技术研究第一章：引言自动化测试是软件测试中的一种重要方式，能有效提高软件测试效率，减少测试成本。
但是传统的自动化测试方式仍然存在一些缺陷，例如测试用例维护困难、执行效率低、测试结果判定不准确等问题。
随着人工智能技术的不断发展，自动化智能测试技术的应用也变得越来越普遍。
本文将对人工智能下的自动化智能测试技术进行研究和探讨，主要包括自动化测试的现状、人工智能在自动化测试中的应用、自动生成测试用例技术、测试结果判定技术以及自动修复缺陷技术等方面。
第二章：自动化测试的现状传统自动化测试主要依靠编写测试脚本或使用测试工具来执行测试，在测试人员管理大量测试用例的过程中，脚本或工具往往会产生大量的冗余代码，导致测试用例维护成本变得非常高。
另外，测试脚本在执行测试时需要等待人工干预，多次人工操作不但增加了测试时间，还可能导致测试结果的不准确性。
第三章：人工智能在自动化测试中的应用人工智能技术在自动化测试中的应用可以分为两大类，一类是基于规则的自动化测试，这种应用通过事先定义好的测试规则来执行测试，例如Google的PIT（Program-Induced-Timing)测试工具就是基于规则的测试工具；另一类是基于机器学习的自动化测试，这种应用通过学习已有的测试数据来自动生成测试用例，例如谷歌推出的TestBot就是基于机器学习的自动化测试工具。
第四章：自动生成测试用例技术自动生成测试用例技术是基于机器学习的自动化测试技术，在测试用例的生成过程中不需要人工参与，测试用例可以直接通过人工智能算法生成，大大减少了测试用例的生成成本。
自动生成测试用例技术通常利用模型学习和数据挖掘技术，对已有的测试用例进行分析和归纳，自动生成新的测试用例。
第五章：测试结果判定技术测试结果判定是自动化测试技术中非常重要的一环，通常使用断言判断的方式来判定测试结果是否正确。
但是在实际测试中出现的“人为错漏”等误判问题还无法完全解决。
