Создание более умных приложений с использованием мобильного искусственного интеллекта

Мобильный искусственный интеллект разрушает и без того головокружительную игру по разработке мобильных приложений. В 2020 году сектор мобильного ИИ достиг оценки в 2,14 миллиарда долларов, и ожидается, что к 2026 году эта цифра вырастет в 4,5 раза. Можно с уверенностью сказать, что мобильный искусственный интеллект никуда не денется, поэтому давайте выясним, как эта инновационная технология используется в разработке мобильных приложений.

Понимание преимуществ мобильного искусственного интеллекта

Мобильный искусственный интеллект направлен на то, чтобы сделать мобильные технологии более умными и функциональными для пользователей. Хорошо известным примером мощи мобильного ИИ является продукт Amazon Alexa Shopping, который высвободил бесчисленные часы работы службы поддержки клиентов для Amazon. На уровне UX это также значительно улучшило качество жизни конечных пользователей.

Наиболее значительный рост отрасли, скорее всего, будет связан с технологией виртуального помощника на основе искусственного интеллекта. Невероятный успех помощников искусственного интеллекта последнего поколения, таких как Siri и Alexa, демонстрирует удерживающую силу технологии. Процессоры с поддержкой ИИ в мобильных устройствах следующего поколения будут поставляться с различными интеллектуальными решениями, такими как языковые переводчики, контекстно-зависимые помощники ИИ, улучшения дополненной и виртуальной реальности, а также улучшенные функции безопасности. Будущее этих приложений и встроенных решений — высокая расширяемость и интеграция со сторонними мобильными приложениями, предоставляющие разработчикам полнофункциональную экосистему разработки ИИ.

Прогнозы для смежных секторов, таких как смартфоны, дроны, камеры и изображения, робототехника, автомобили и облачные вычисления, также показывают взрывной рост мобильных технологий ИИ. Несмотря на попытки правительств США и других западных стран наложить ограничения на технологии потребительских дронов, сектор дронов, вероятно, будет расти в геометрической прогрессии с появлением мобильных процессоров с поддержкой ИИ. Дроны следующего поколения предлагают умопомрачительные функции для домашних и корпоративных пользователей, такие как фотосъемка с помощью ИИ, автопилот и навигация ИИ, картографирование поверхности и GPS, а также многие другие приложения.

Невозможно переоценить потенциал ИИ следующего поколения для сокращения бесчисленных человеко-часов из конвейера разработки приложений ИИ. ИИ помогает программистам преодолевать препятствия, которые раньше стоили много времени и денег, такие как перенос программного обеспечения на разные платформы и устранение большей части ручной проверки ошибок и устранения неполадок, которые раньше выполнялись людьми-тестировщиками.

Как ИИ делает ваше приложение умнее

Поскольку общее число мобильных пользователей продолжает расти по мере взросления более молодых и технически грамотных поколений, спрос на такие функции, как персонализация, резко возрос.

В то время как пользовательский интерфейс в прошлом обрабатывался разработчиками приложений самостоятельно, теперь многие разработчики приложений используют встроенный пользовательский интерфейс от производителей смартфонов, чтобы предоставить интерфейс своим пользователям. Поскольку эти производители включают в себя процессоры с поддержкой ИИ, смартфоны могут анализировать поведение пользователя и выполнять настройку интерфейсов приложений в реальном времени для улучшения взаимодействия с пользователем, например, подталкивая кнопки в интерфейсе на несколько миллиметров для учета различий в размере пальцев пользователя.

Искусственный интеллект открывает потрясающие новые возможности для разработки мобильных устройств благодаря машинному обучению, технологиям распознавания, биометрии и голосовым технологиям.

Машинное обучение

Причина, по которой многие компании вложили так много денег в развитие машинного обучения, заключается в способности парадигмы машинного обучения прогнозировать и оптимизировать поведение пользователей, что приводит к дополнительным и перекрестным продажам.

Большая часть успеха Spotify USA, Inc. с ее флагманским приложением Spotify была связана с интеграцией машинного обучения. Spotify предоставляет индивидуальные плейлисты и привлекающий внимание контент, например, новые выпуски, соответствующие интересам клиента, сразу после загрузки приложения. Машинное обучение не только помогает конечным пользователям работать с приложением в целом, но и побуждает их возвращаться к вам снова и снова, используя контекст для доставки соответствующего контента, чтобы увеличить общее количество часов использования.

На высококонкурентном рынке приложений, определяемом такими показателями, как продолжительность использования приложения пользователем, машинное обучение позволяет компаниям развлекать и вовлекать пользователей, повышая соответствующие показатели для повышения рейтинга в Google Play и App Store.

Интернет-магазины используют машинное обучение для создания профиля своих клиентов на основе различных показателей, таких как покупки, которые клиент уже сделал, отношения клиента с другими пользователями, поведение клиента на сайте или в приложении и многие другие факторы. Используя эти данные, ритейлер дает покупателю набор рекомендуемых товаров, исходя из его интересов. Например, Amazon широко использует машинное обучение, чтобы связать клиентов с продуктами, которые они, вероятно, купят. Машинное обучение присутствует на каждом этапе логистического рабочего процесса Amazon, от взаимодействия конечного пользователя с сайтом или приложением до оптимизации графиков отгрузки.

Крупные поставщики транспортных услуг, такие как Uber, внедряют машинное обучение в свои логистические приложения, чтобы предоставлять водителям актуальную информацию о дороге. Решения по машинному обучению помогают прогнозировать кратчайший маршрут для водителей, оптимизируя возможные пробки. Используя исторические данные, чтобы делать выводы о дорожных условиях, приложения на основе машинного обучения также могут включать информацию о трафике в реальном времени в исторические прогнозы, чтобы делать наиболее точные предположения.

Технология распознавания

Мобильный ИИ поддерживает революционную технологию распознавания изображений, такую ​​как Google Lens. Google Lens и другие подобные приложения произвели революцию в том, как многие люди взаимодействуют с миром. Успехи в распознавании изображений позволили делать что угодно:от распознавания конкретных сортов и видов растений до перевода текста на иностранном языке в режиме реального времени с помощью OCR на основе машинного обучения.

Финансовые учреждения используют ту же технологию в своих мобильных приложениях для обработки чеков без необходимости посещения клиентом отделения банка. Фармацевты используют эту технологию для сканирования медицинских рецептов и импорта их в программное обеспечение для проверки наличия лекарства в базах данных аптек. Розничные продавцы используют OCR для автоматического извлечения ценной информации из аналитики заказов на покупку. И этот список можно продолжать и продолжать.

Мобильный ИИ следующего поколения улучшает предыдущую технологию распознавания лиц, используя такие технологии, как искусственные нейронные сети, для ускорения процесса обнаружения человеческих лиц. Мобильные модули распознавания лиц с искусственным интеллектом сначала ищут изображение в режиме реального времени, обнаруживая и отслеживая человеческие лица. Как только лицо на изображении помечено, оно правильно выравнивается для дальнейшего анализа. Затем черты лица извлекаются и сопоставляются с базой данных лицевой информации для обеспечения надежной аутентификации.

Биометрия ИИ значительно повышает уровень защиты мобильных приложений, делая их пригодными для хранения более конфиденциальных данных. Это расширяет возможности использования мобильных приложений в таких областях, как здравоохранение, правительство, финансы и т. д.

Голосовые технологии

Сложная технология преобразования текста в речь выигрывает от мобильных реализаций искусственного интеллекта, обеспечивая четкие и четкие голосовые функции, генерируемые при вводе текста. Усовершенствованная функция преобразования текста в речь помогает слабовидящим пользователям перемещаться по приложениям и веб-сайтам, преобразовывая статический текст в богато озвученный контент. По мере совершенствования технологии преобразования текста в речь пользователи смогут переводить целые книги в аудиокниги одним нажатием кнопки.

Технология AI Assistant использует распознавание голоса, управляемое мобильным искусственным интеллектом, для взаимодействия с пользователями без каких-либо задержек. Фразы команд от пользователя преобразуются в действия виртуальным помощником, обеспечивая бесперебойную работу. Например, Alexa от Amazon и Siri от Apple теперь могут выполнять множество различных запросов, интеллектуально определяя намерение запроса пользователя на основе контекста и делая выводы в случае неполной информации.

Грядущие изменения

Сектор мобильного искусственного интеллекта растет в геометрической прогрессии. Многие отрасли сталкиваются с быстрой трансформацией из-за успехов в области технологий искусственного интеллекта. Поскольку мобильные процессоры интегрируют функции, дружественные к ИИ, возможности ИИ в собственных и сторонних приложениях будут значительно улучшаться.

Ключевые технологии, обеспечивающие это, включают машинное обучение, технологии распознавания, биометрические и голосовые технологии. Мобильный ИИ помогает оптимизировать процессы, устранять препятствия для пользователей и поставщиков, доставлять актуальный контент, расширять взаимодействие с конечными пользователями и совершенствовать процесс разработки. ИИ делает мобильные приложения более расширяемыми, модульными, динамичными и обеспечивает превосходную производительность как для разработчиков, так и для пользователей.