創新永不停歇。即使是最具突破性的技術，也將在引入之後繼續不斷地發展。一旦我們看到一項發明可以實現什麼，它就會點燃我們的想象力，激勵我們進一步突破技術界限，從而實現以前不可思議的進步。
以航空旅行為例。1903年萊特兄弟的飛行改變了世界。突然間，一個充滿機遇的新世界向你敞開大門，並繼續以驚人的速度發展。又過了短短5年，實現了第一次客運飛行。50年後，噴氣式客機問世，使我們能夠在數小時內長途旅行，從根本上縮小了我們的世界。然而，創新並沒有停止。又過了短短16年，協和式超音速噴氣式飛機飛了起來——不僅突破了音障，而且打破了過去關於速度可能的概念(從紐約飛到倫敦隻需3.5小時)。新的超音速和低軌噴氣機正在試驗中，未來的空中旅行肯定會與我們今天所能想象的，甚至是我們最瘋狂的夢想大不相同。人類“掙脫了地球粗暴的束縛，用笑聲鍍銀的翅膀在天空中跳舞……
“哦!我已經掙脫了地球的束縛
在笑銀翅膀上，天空翩翩起舞;
我向陽爬去，加入了翻滾的歡樂
太陽分裂的雲，- - - - - -做了上百件事
你做夢也沒想過——旋轉、翱翔、搖擺
在陽光下的寂靜中。高天,
我追著呼號的風前進，拋下
我那熱切的飛行器穿過無人涉足的空中大廳……”
——約翰·吉萊斯皮·馬吉的《高空飛行》
測試自動化的第一個時代
軟件測試自動化的第一個時代在當時也是非凡的，但就今天的可能性而言，這隻是第一步。在20世紀70年代，基於腳本的測試工具允許您對運行在大型機上的當時最先進的終端係統進行自動化編程。然後，隨著向微型計算機和早期桌麵GUI界麵的轉變，出現了記錄和回放工具——允許更快地創建測試，而不需要編寫每一行代碼。20世紀90年代帶來了開源工具和社區驅動的框架——降低了進入自動化的成本，並賦予用戶比以往任何時候都更多的自動化能力。
這些迭代步驟中的每一個，都建立在過去的基礎上，發展了測試自動化過程，以將人類從相當數量的頭腦麻木、重複的單擊和檢查中解放出來，而這些實際上並不需要人類的智能。但這種解脫是有代價的:它也為新類型的苦差事打開了大門。自動化測試變成了一件苦差事，而且被證明是極其脆弱的。他們經常失敗，每次所謂的“假陽性”都需要有人檢查結果，確認這確實是錯誤測試的症狀，修複測試，然後重複整個過程，直到測試按預期執行。
當然，這比這些早期的重複檢查要少一些頭腦麻木測試自動化工具被取代了，但要做好它需要專門的技能，包括腳本/編程專業知識。測試人員開始把所有的時間都花在維護現有的測試上——而不是編寫任何新的測試——測試工作變成了並行的開發工作。考慮到它所需要的所有額外工作，自動化最終並沒有為軟件測試人員騰出更多的時間來致力於實際的軟件測試(創造性的、分析性的工作，而不是機械檢查)。
轉向自動化無疑是正確的想法，但是我們必須解決之前的測試自動化工具時代所產生的挫敗感，以使測試自動化發揮其全部潛力。
測試自動化的第二個時代:基於模型的測試自動化
2002年，Tricentis引入了基於模型的測試自動化(MBTA)，以幫助測試人員將更多的時間投入到軟件測試的基本元素上:自動化無法取代的創造性的、高度分析性的工作，以及厭惡風險的企業所不能缺少的工作。
通過提供更高級別的抽象，MBTA使測試人員能夠使用類似樂高積木的“構建塊”，這些積木可以組合和重用來創建測試。如果應用程序更改了(例如，添加或刪除了一個字段)，隻需更新適當的模型，更改將自動傳播到所有受影響的測試。通過在自動化細節(例如，“轉向”)、測試邏輯和測試數據之間的清晰分離，MBTA限製了每個更改的影響——大大減少了上一代測試自動化方法所需的測試維護。測試邏輯和測試數據在運行時注入到自動化模型中—確保測試永遠不會使用舊版本的測試數據或訪問過時的技術定義。
非程序員可以快速創建和管理複雜的端到端測試，而不需要等待“技術”資源。測試指導、測試邏輯和測試數據的分離允許這些領域中的每一個都隻關注該領域，從而盡可能降低總體複雜性。因此，如果/當需要時，測試更容易理解，也更容易維護。此外，由於MBTA方法允許以一種避免前一個時代陷阱的方式創建和管理測試元素，因此假陽性顯著減少。
測試自動化的第三個時代:視覺AI
基於模型的測試自動化在幫助領先的組織轉換他們的測試過程．持續測試終於在組織中成為現實，這些組織已經花費了許多年和大量的資源，與脆弱的測試作鬥爭，這些測試在前一個時代的測試自動化工具中非常普遍。
當我們繼續擴展和優化基於模型的測試自動化時，我們也認識到有一些用例超出了最終在技術層麵上運行的任何測試自動化技術的能力。例如:
測試需要向左移動，但是UI測試自動化需要一個完整的(穩定的)UI
- 非常新的/舊的/專門的技術不受支持或需要大量定製
- 虛擬和遠程應用程序是無法實現的
- 即使是高彈性的測試也需要偶爾的關注和更新
- 應用現代化=測試不穩定
經過幾年致力於解決這些挑戰的研發，我們很高興地推出了一種解決方案:視覺人工智能，現已在托斯卡14．視覺人工智能是下一代人工智能驅動的測試自動化技術，允許團隊獨立於底層技術自動化應用程序用戶界麵。重要的是，隨著Vision AI取代MBTA的技術“引擎”，MBTA帶來的關注點分離的其他好處仍然是最重要的:以模型/麵向對象的方式管理測試邏輯和測試數據是成功的關鍵。
視覺AI是測試自動化第三時代的一部分，這也是由自愈AI和風險AI(可在Tricentis LiveCompare）.
通過機器學習，Vision AI可以像人類用戶一樣觀察和操縱任何UI，使您的自動化能夠適應未來，並像人腦一樣具有適應性。如果你能看到，視覺AI就能自動完成。這包括使用過時技術的應用程序，使用新興技術的應用程序，以及遠程訪問的應用程序。您甚至可以從模型或白板圖開始構建測試自動化。這給……帶來了新的意義測試驅動開發．
在演示Vision AI時，我經常得到的第一反應是“這太神奇了”。它當然可以創造奇跡。正如亞瑟·c·克拉克(Arthur C. Clarke)的名言:“任何足夠先進的技術都與魔法無異。”
視覺AI不會取代測試人員。它從未打算這麼做。它提升了測試人員的角色，不需要考慮技術自動化的機製——使測試人員能夠專注於此具有挑戰性的分析和調查工作正是這一點吸引了他們進入這個行業。它還可以幫助業務在加速應用程序交付的同時降低風險。最終，這一切都是關於將重要信息公之於眾，以便團隊能夠快速發布令人驚歎的產品，從而促進業務增長。
如果你的團隊願意，我鼓勵你開始探索Vision AI:
- 將UI測試自動化左移到極致——甚至在編寫一行代碼之前
- 民主化測試自動化——允許任何團隊成員做出貢獻
- 測試遠程應用程序-包括Citrix和VMware，安全和規範的環境
- 測試專門的技術——無需創建和維護定製
- 麵向未來的自動化測試——真正實現“一次編寫，隨處運行”的測試