人工智能替代軟件測試大概還有幾年？
人工智能替代軟件測試的可能性，這個問題要區別對待。
軟件測試是一個大的範疇，作為軟件工程以及信息系統項目管理中質量管理下的一個小部分，或是說，作為軟件開發週期的一個環節，軟件測試工作有其相對的完整性、複雜性、特殊性和流程性。
如果說，AI能不能代替軟件測試中的某一方法、某一個例，或者某個小部分，那麼完全可以認為，現有的人工智能技術已經達到了這樣的水平，而且也有不少的開發團隊、研發組織已在軟件測試工作中運用了AI。
如果說，AI能不能代替軟件測試的全過程（在整個項目週期中），答案是目前做不到的，而且今後十年內都難以企及。
人工智能是繼移動互聯之後與雲計算、邊緣計算、虛擬/增強現實並列的下一個技術革新風口。前些年的概念熱炒把人工智能的歷史進程人為拔高了過多，以至於現實中冒出許多不切實際的觀點，這些觀點肯定人工智能對人類勞作的強替代性，認為許多工作與技能崗位將被AI所佔有。這種觀點盲目地排斥了現代職業體系中人的作用，缺乏系統性的辯證思維。
事實上，從人工智能的歷史發展進程來看，其本身的演進方向一直是強化對人智的輔助作用，而非完全取代人智，這在學術界早已是共識。
近些年來，人工神經網絡領域的深度學習發展迅猛，加之業界巨頭、機構、市場的助推，AI訓練市場飛速崛起。也就是說，目前人工智能最前沿以及落地前線的幾乎所有成果，多與此有關。在軟件測試中運用的AI也不例外。
軟件測試是促進軟件開發正確、完整、安全和質量的過程，已保證結果的可靠性、穩定性、輕便性、易於維護、以及實用性。按照進程測試有Alpha測試、Beta測試、缺陷測試等；按照方法則可分為黑盒測試、白盒測試、壓力測試與性能測試等；按照階段可分為單元測試、集成測試、系統測試和迴歸測試。
當前的人工智能能夠企及的地方，包括黑盒測試、單元測試、迴歸測試等等，但其結果只能作為測試員判斷的依據或是參考，起到一個輔助的作用。也就是說，AI還做不到“無人化”的參與效果。雖然並行計算與分佈式計算給我們帶來了可靠的算力支撐，但目前的瓶頸是缺乏有效的建模。
為什麼說十年之內AI都難以企及軟件測試領域的全部？這與人工智能發展的大方向有關。人工神經網絡、深度學習這條進程線之前的階段是什麼，專家系統。這是一脈相承的，AI技術進程的方向正朝著人智的高輔助發展，而不是強替代，十年之內很難預見偏離人工神經網絡的方向。
首先，軟件測試是一個廣義上的概念，其包含功能測試、性能測試、安全性測試、可靠性測試、可用性測試等等，測試覆蓋軟件整個生命週期。隨著類敏捷、devops模式的逐漸普及、應用，推進著測試左移與右移的持續發展，使得軟件測試領域變得更加豐富，因此人工智能替代軟件測試，目前來看還是很遙遠的。
其實類似的問題，放到若干年前好像也遇到過，比如自動化測試出現的時候，也會有部分測試人員產生自動化測試是否可以全部替代手工測試的疑問，後來經過實踐我們也發現答案是否定的。
但隨著人工智能的發展，的確對測試領域產生了積極的影響，比如我們正在嘗試利用人工智能實現頁面自動化測試，取代原先基於元素定位等方式頁面自動化，使得開發、維護成本將至極低。
我們作為測試人員，持續的感知測試相關行業的技術發展，擁抱變化，不斷促進測試技術的創新與應用，保障產品質量的同時，使得測試更智能化、高效化。
AI正在慢慢滲透到我們生活的方方面面，但軟件測試不能說是被首先取代。
軟件測試作為一個被普遍認為技術含量低，在一段時間內別說被AI取代了，一直有人認為開發就會取代測試，測試這個崗位不應該存在，牛逼的開發不允許測試的存在。某廠取消了測試職位，但僅僅是取消了測試職位，測試工作仍然存在，只是以另外一種職稱存在。
AI很強大，帶給我們很多驚喜，但依然如上面的朋友說的，它可以去智能的執行各種測試，但它比較難做到一些主觀的工作，可以想下我們各個公司的軟件產品五花八門，即使它做到了一些公共模塊的測試，但產品個性化特殊性的功能仍需要特別制定相關的測試策略，如果這塊AI也能搞定，根據不同產品定製不同測試策略，那我們從成本考慮，又有多少公司會在這部分付出成本。
另外，我們假定AI已全面替代測試這個職位，可以有較大的測試覆蓋率，有很強的測試分析，並且AI測試的錯報率也降低到很合理的位置，但是要知道我們的軟件產品是給人用的，不是用機器做出來給機器用的，軟件在交付上線前真的不讓人來體驗，來試試？誰來試？機器測試的錯報誰來二次檢驗？所以那時候的測試可能只是不叫測試了，而是ai測試開發工程師。
綜上，不光是測試，各行各業的職位是在好多年的歷史進化中形成的，有它存在的意義，它可能會消失，但消失的同時必然會引起這個職位的升級或者相關新職業出現，那麼我們要擔心的不是這個職位的消失，而是保持新技術的敏感性，在新技術出現的同時去考察它能為我們的工作帶來哪些便利，做第一批進化的職業人，如果這樣做了，誰還可以淘汰我們？
先上結論：
軟件測試智能化是未來的發展趨勢，但是完全替代人工還有很長的路，還需要人工智能的進一步突破，預計至少十年以上。
我研究生從事人工智能算法研究，其中一個導師就是做的智能軟件測試相關的工作。首先我從兩個方面來回答一下，一是當下的人工智能和你們目前在媒體中看見的不一樣，二是人工智能目前在軟件測試方面的探索。
一、當下人工智能是什麼
人工智能分為強人工智能和弱人工智能，目前的人工智能還停留在弱人工智能階段。所以能替代的只能是比較機械的活，比如簡單的電話銷售，簡單的語音翻譯。
所以對於軟件測試上的一些比較複雜的測試是很難能通過簡單的人工智能達到的。
二、人工智能在軟件測試方面的探索
目前人工智能在軟件方面的測試主要有兩個維度，一個維度是通過模式識別來做一些bug的定位，比如通過app截圖來查看這個app的某些界面是否有bug，相當於是替代了一部分眾包工作。另一個維度是在數據生成方面，軟件測試裡面很重要的一塊是fuzz測試和分支覆蓋，那麼如何提高fuzz的效率，可以結合強化學習來實現，前段時間微軟有一個工作則是將強化學習和fuzz測試做了結合。總之，對於軟件測試的智能化，目前在學術界已經有了很多比較好的工作，但是距離真正的落地到工業界還有一定距離，要想完全替代人工進行軟件測試還有比較長的路。
三、未來的挑戰
除了軟件測試的智能化以外，還有一個比較有趣的方向就是智能軟件的測試，即像深度神經網絡、自動駕駛這一類的智能軟件該如何進行有效的測試，和傳統軟件由邏輯和事情驅動所不同，當下的智能軟件更多的是數據驅動。比如我有一個師兄他們在做百度的無人駕駛系統阿波羅的測試，發現現在的fuzz只能覆蓋很小很小一部分的代碼，所以這個方向未來的路也很長
四、總結
題主問的問題是一個非常大的概念，總結一下的話就是未來軟件測試智能化一定是趨勢，但是路還很長，預計至少要十年才能真正全面的鋪開。
50年。
不靠修仙悟道，沒有奇能異功。
地球文明升級，唯有科技進步。
官科退休著，寫實千年未來。
顛覆讀者三觀，看了超凡脫俗。
啟迪腦洞大開，科技改變人生。
科幻《奇遇未來》，一看終生受益！
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人工智能永遠也替代不了手工測試，目前自動化測試也只能達到迴歸測試階段，但是新需求，新變化，還有各種各樣的異常場景都需要測試員主觀去測試。
被ai取代最快的應該是crud程序猿吧 開發模式非常固定，很容易被替換
5年左右
2030年正式完成
以目前的發展速度，快則三五年，慢則七八年吧