Создавайте более умные приложения с мобильным ИИ: Раскрытие инноваций и роста

Мобильный искусственный интеллект разрушает уже безумно быстрое развитие мобильных приложений. В 2020 году сектор мобильного ИИ достиг оценки в 2,14 миллиарда долларов, и ожидается, что это число вырастет в 4,5 раза к 2026 году. Можно с уверенностью сказать, что мобильный искусственный интеллект здесь, чтобы остаться, так что давайте узнаем, как эта инновационная технология используется в разработке мобильных приложений.

Понимание выгод мобильного искусственного интеллекта

Мобильный искусственный интеллект нацелен на то, чтобы сделать мобильные технологии умнее и более функциональными для пользователей. Хорошо известный пример силы мобильного ИИ — продукт Alexa Shopping от Amazon, который освободил бесчисленные часы рутинной работы службы поддержки клиентов для Amazon. На уровне UX он также обеспечил заметные улучшения качества жизни для конечных пользователей.

Наибольший рост отрасли, скорее всего, придет от технологии ИИ-виртуальных ассистентов. Шоу-стоппинг успех последнего поколения ИИ-ассистентов вроде Siri и Alexa демонстрирует удерживающую силу технологии. ИИ-способные процессоры в мобильных устройствах следующего поколения будут предустановлены с различными интеллектуальными решениями, такими как переводчики языков, контекстно-зависимые ИИ-ассистенты, улучшения AR и VR, и улучшенные функции безопасности. Будущее этих приложений и бортовских решений — высокая расширяемость и интеграция со сторонними мобильными приложениями, предоставляя разработчикам полнофункциональную экосистему разработки ИИ.

Прогнозы для смежных секторов, таких как смартфоны, дроны, камеры и образование, робототехника, авто и облачные вычисления, также показывают взрывной рост от технологии мобильного ИИ. Несмотря на попытки правительств США и других западных стран наложить ограничения на потребительские дрон-технологии, сектор дронов, вероятно, будет расти экспоненциально с доступностью ИИ-способных мобильных процессоров. Дроны следующего поколения предлагают умопомрачительные функции для домашних и корпоративных пользователей: ИИ-помощь в фотографии, ИИ-автопилот и навигация, картографирование поверхности и GPS, и многие другие приложения.

Потенциал ИИ следующего поколения для устранения бесчисленных человеко-часов из конвейера разработки ИИ-приложений не может быть переоценен. ИИ помогает программистам преодолевать препятствия, которые ранее стоили много времени и денег, такие как перенос ПО через платформы и устранение большей части ручной проверки ошибок и устранения неисправностей, когда-то выполняемых человеческими тестировщиками.

Как ИИ делает ваше приложение умнее

По мере того как общее количество мобильных пользователей продолжает расти, пока более молодые, технически грамотные поколения взрослеют, спрос на функции, такие как кастомизация, взлетел до небес.

Пока UI в прошлом обрабатывался разработчиками приложений первым лицом, теперь так, что многие разработчики приложений используют бортовой UI от производителей смартфонов для предоставления интерфейса для своих пользователей. Поскольку эти производители включают ИИ-способные процессоры, смартфоны могут анализировать поведение пользователей и выполнять кастомизацию интерфейсов приложений в реальном времени для улучшенного пользовательского опыта, например, сдвигая кнопки в интерфейсе на несколько миллиметров для учета вариации в размере пальцев пользователя.

Искусственный интеллект приносит удивительные новые возможности в мобильную разработку через машинное обучение, технологии распознавания, биометрию и голосовые технологии.

Машинное обучение

Есть причина, почему многие бизнесы инвестировали так много денег в разработку машинного обучения, что сводится к способности парадигмы машинного обучения предсказывать и оптимизировать поведение пользователей, что приводит к допродажам и перекрестным продажам.

Главная часть успеха Spotify USA, Inc. с своим флагманским приложением Spotify пришла от интеграции машинного обучения. Spotify доставляет индивидуальные плейлисты и привлекательный контент вроде новых релизов, релевантных интересам клиента, прямо при загрузке приложения. Машинное обучение не только помогает улучшить общий опыт конечного пользователя с приложением, но и заставляет их возвращаться за большим, используя контекст для доставки подходящего контента для увеличения общих часов использования.

В высококонкурентном рынке приложений, движимом метриками вроде того, как долго пользователь использовал ваше приложение, машинное обучение позволяет компаниям удерживать пользователей развлеченными и вовлеченными, повышая релевантные метрики для более высокого ранжирования в Google Play и App Store.

Онлайн-ритейлеры используют машинное обучение для генерации профиля для своих клиентов на основе различных метрик, таких как покупки, которые клиент уже совершил, отношения клиента с другими пользователями, поведение клиента на сайте или приложении, и многие другие факторы. Используя эти данные, ритейлер дает клиенту набор рекомендуемых продуктов на основе их интересов. Например, Amazon широко использует машинное обучение для соединения клиентов с продуктами, которые они, вероятно, купят. Машинное обучение присутствует на каждой стадии логистического рабочего процесса Amazon от опыта конечного пользователя использования сайта или приложения до способа оптимизации графиков отгрузок.

Крупные транспортные провайдеры вроде Uber внедряют машинное обучение в свои логистические приложения для предоставления водителям актуальной информации о дороге. Решения машинного обучения помогают предсказать самый быстрый возможный маршрут для водителей, оптимизируя для потенциальных пробок. Используя исторические данные для выводов о дорожных условиях, ML-базированные приложения могут также подключать реальную информацию о трафике к историческим проекциям для самых точных предположений.

Технология распознавания

Мобильный ИИ питает прорывную технологию распознавания изображений вроде Google Lens. Google Lens и другие подобные приложения революционизировали способ, которым многие люди взаимодействуют с миром. Прогресс в распознавании изображений сделал возможным делать все: от распознавания конкретных сортов и видов растений до перевода иностранного текста в реальном времени с OCR, питаемым машинным обучением.

Финансовые учреждения используют ту же технологию в своих мобильных приложениях для обработки чеков без необходимости прихода клиента в банковское отделение. Фармацевты используют эту технологию для сканирования медицинских рецептов и импорта их в ПО для проверки наличия лекарства в базах данных аптек. Ритейлеры используют OCR для извлечения ценных инсайтов из аналитики заказов на покупку автоматически. И список продолжается.

Мобильный ИИ следующего поколения улучшает предыдущую технологию распознавания лиц, используя технологии вроде искусственных нейронных сетей для ускорения процесса обнаружения человеческих лиц. Модули мобильного ИИ для распознавания лиц сначала ищут изображение в реальном времени, обнаруживая и отслеживая человеческие лица. Как только лицо на изображении помечено, оно правильно выравнивается для дальнейшего анализа. Особенности затем извлекаются из лица и сопоставляются с базой данных личной информации для обеспечения надежной аутентификации.

ИИ-биометрия значительно повышает уровень защиты мобильных приложений, делая их подходящими для хранения более чувствительных данных. Это расширяет варианты использования мобильных приложений для таких областей, как здравоохранение, правительство, финансы и многое другое.

Голосовые технологии

Усовершенствованная технология текст-в-речь выигрывает от внедрений мобильного искусственного интеллекта, обеспечивая четкую и ясную голосовую функциональность, генерируемую из текстового ввода. Улучшенный текст-в-речь помогает слабовидящим пользователям навигировать приложения и веб-сайты, преобразуя статический текст в богато озвученный контент. По мере улучшения технологии текст-в-речь, пользователи смогут переводить целые книги в аудиокниги одним нажатием кнопки.

Технология ИИ-ассистента использует распознавание голоса, управляемое мобильным искусственным интеллектом, для взаимодействия с пользователями без какой-либо задержки. Фразированные команды от пользователя обрабатываются в действия виртуальным ассистентом, предоставляя бесшовный опыт. Например, Alexa от Amazon и Siri от Apple теперь могут выполнять множество разных запросов, интеллектуально чувствуя намерение запроса пользователя на основе контекста, делая выводы там, где информация неполна.

Грядущие изменения

Сектор мобильного искусственного интеллекта растет экспоненциально. Многие отрасли сталкиваются с быстрой трансформацией из-за шагов в технологии искусственного интеллекта. По мере того как мобильные процессоры интегрируют ИИ-дружественные функции, ИИ-возможности первого и третьего сторонних приложений кардинально улучшатся.

Ключевые технологии, делающие это возможным, включают машинное обучение, технологию распознавания, биометрию и голосовые технологии. Мобильный ИИ помогает оптимизировать процессы, устранять препятствия для пользователей и провайдеров, доставлять релевантный контент, улучшать вовлеченность конечных пользователей и улучшать процесс разработки. ИИ делает мобильные приложения более расширяемыми, модульными, динамичными и предлагает превосходную производительность для разработчиков и пользователей.