人們正在尝试将机器学习应用到各种以前只有人类才能完成的高难度领域，比如软件开发和测试。软件开发可以说是一种“高智能”的工作项目，软件工程师通常需要多年的理论、技术和实践经验积累才有可能开发出高质量的软件产品。但正如当初人们不相信AI可以在围棋这种代表人类智慧的领域超越自己，却在AlphaGO等的攻击下“节节败退”一样，AI在软件开发领域的应用也正在逐步刷新曾经骄傲的世人们的看法。

目前已经有多个业界巨头正在使用AI技术来提升软件自动化开发能力，其中的先行者当数AlphaGO所属公司Google，以及Facebook等几大互联网巨头。

不仅是软件开发领域，软件自动化测试在AI的攻击下也同样逐步沦陷。值得一提的是，自动化测试（Automated Testing）并不是一个新概念，它已经存在了几十年了。而且从历史发展过程来看，它与AI之间并没有过多的交集—它们之间的“触电”是因为自动化测试领域已经来到一个瓶颈期，更确切地说，就是借助传统的技术已经没有办法满足它进一步提升的需求了。

可以思考一下，如果需要将AI应用到自动化测试领域，有哪些可能的切入方向呢？下面是本书对基于AI的软件自动化测试的“畅想”。

1.游戏自动化测试

一方面，由于游戏（特别是移动设备端游戏）规则的不确定性、画面渲染动态性等多方面原因，游戏的自动化测试一直是学术界和业界的一大难题—这个难题催生了不少专业的游戏自动化测试公司。但到目前为止，业界能做到的最好状态也只是能够完成少量的自动化测试。……