8 Tipps zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in mobilen Apps

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Computertechnologie mit einer extrem hohen exponentiellen Geschwindigkeit entwickelt . Die Menschheit entwickelt die Leistungsfähigkeit von Computersystemen, die ihre Anwendung in allen Bereichen unseres täglichen Lebens (Produktion, Bildung, Medizin, Wirtschaft usw.) mithilfe von Geräten umsetzen.

Was passiert also in der modernen Welt? Dank des Fortschritts und der kontinuierlichen Entwicklung von Wissenschaft und Technologie wächst der Umfang der zu lösenden Probleme und die Größe dieser am häufigsten verwendeten Geräte (Computer) nimmt ab.

Alle Geräte sind in einem riesigen Netzwerk vereint, dem sogenannten Internet of Things, zu dem auch Menschen gehören. Gartner sagt, dass es bis 2020 über 26 Milliarden verbundene Geräte geben wird (alle Geräte mit und ohne Internetzugang).

Künstliche Intelligenz... Was ist das?

Computer schießen Raketen ins All, steuern technologische Prozesse, sorgen für Sicherheitssysteme in Unternehmen – und das ist nur ein kleiner Teil dessen, was aufgezählt werden kann. Und jetzt kann sogar Ihr Handy Ihre Sprache erkennen, bestimmte Entscheidungen treffen, als Übersetzer von einer Sprache in eine andere dienen...

All diese Dinge basieren auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz als ganze Methodik von Computersystemen im Think-and-Learning-Modus. Was bedeutet es? Auf der Grundlage des Wissens und der Erforschung des geistigen Potenzials und der Fähigkeiten der Menschen selbst werden intelligente Programme entwickelt und dann als eingebaute intellektuelle Funktionen in verschiedenen Anwendungen, einschließlich mobiler Anwendungen, implementiert.

KI-Funktionen

Könnten wir also vorher davon ausgehen, dass Computerprogramme/Maschinen in der Lage sein werden zu denken, oder anders ausgedrückt, ein gewisses Denkniveau haben, das dem menschlichen entspricht? Tatsächlich hat die menschliche Intelligenz höchstwahrscheinlich nicht die gleiche Rechengeschwindigkeit wie Computer, aber eines ist wichtig - ein Mensch denkt abstrakt , er kann Probleme lösen und einige Details aus dem Konto lassen. Darüber hinaus kann die menschliche Intelligenz Ideen generieren, sowie Innovationen einführen.

Beginnen wir mit der Abgrenzung von Programmen mit und ohne KI. Was ist der Unterschied zwischen ihnen und was sind die Vorteile der ersteren gegenüber den späteren?

Zu den Vorteilen der KI-Programme gehört die Möglichkeit, auf universelle Fragen zu antworten, nur spezifische Fragen auszuschließen, wie bei den Programmen ohne KI; problemloses, nämlich einfaches und schnelles Ändern bestimmter informativer Programmteile (Algorithmen) ohne Änderung der gesamten Struktur.

Vorteile von KI

Darüber hinaus sind in Programmen, die KI verwenden, weniger Fehler und Defekte erlaubt, da künstliche Intelligenz universeller ist als menschliche Intelligenz. Das Wichtigste ist, dass der Unterschied zwischen KI und konventioneller Programmierung in der Anwesenheit von „ Intelligenz “ liegt, also der Nachahmung einer bestimmten Ebene menschlichen Denkens. Auf diese Weise vermeiden wir nur die sequentielle Ausführung vorprogrammierter Schritte. In Suchmaschinen wie Google werden beispielsweise Algorithmen mit künstlicher Intelligenz verwendet.

Auf Basis der sogenannten kognitiven Architektur kann fortgeschrittene künstliche Intelligenz aufgebaut werden, in der einzelne Module für Funktionen wie Sehvermögen, Erkennung und Generierung von Sprache, Entscheidungsfindung, Aufmerksamkeit und andere Aspekte des Geistes verantwortlich sein können.

Einige Unternehmen bringen uns bei, wie wir mit Techniken der künstlichen Intelligenz und dynamischer Preisgestaltung Preise optimieren und unseren Umsatz und unsere Margen steigern können.

KI soll dem Gemeinwohl dienen: Veröffentlichungen in sozialen Netzwerken zu moderieren (zum Beispiel mit ihrer Hilfe auf Facebook werden für die Propaganda des Terrorismus relevante Veröffentlichungen effektiv gelöscht).

Darüber hinaus filtert künstliche Intelligenz effektiv Fotos, die unangemessenes Material für die Veröffentlichung enthalten, beleidigende und wütende Veröffentlichungen sind jedoch immer noch eine Schwachstelle der Technologie.

Neuronale Netze

Eine der wichtigsten Errungenschaften der letzten Jahre auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenzforschung ist das maschinelle Lernen, das sich in Technologien der Elektronik (z. , Finanzbereich (Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Finanzmarkt: Hypothek, Immobilienbewertung, Kreditberatung usw.), Militärbereich (Erkennung von Signalen und Bildern und Autopilot) und werden von Computersystemen - neuronalen Netzen - ausgeführt.

Neuronale Netze überall...

Diese neuronalen Netze (KNN) sind das sogenannte Machine-Learning-Prinzip, das das menschliche Gehirn modelliert und aus einer Reihe von künstlichen Neuronen besteht, aber das Neuron im KNN hat in der Regel weniger Verbindungen als das biologische. Tatsächlich bemerken wir nicht einmal, dass neuronale Netze in unserem Alltag vorhanden sind, zum Beispiel :

• bei der Post (automatische Adresserkennung und Postsortierung),
• in Banken (automatische Leserprüfungen, Signatur-Authentifizierungssysteme, Kundenservice, automatische Spracherkennung),
• bei Verwendung von Digitalkameras (automatische Gesichtserkennung und Fokussierung),
• in Computerspielen (intelligente Symbole/Agenten).

Wie Sie wissen, haben Google und Microsoft ihre Übersetzungsanwendungen um neuronale Netze (neue KI-gestützte Offline-Sprachpakete für die Translator-Apps für Android, iOS und Amazon Fire) aktualisiert. Somit ist die maschinelle Übersetzung basierend auf neuronalen Netzalgorithmen qualitativer geworden und ihre Arbeit kann offline durchgeführt werden.

Künstliche Intelligenz in mobilen Anwendungen

Welches Potenzial hat eine solche Technologieentwicklung insbesondere im Bereich mobiler Anwendungen? Eine große Aufmerksamkeit wird dem Studium der künstlichen Intelligenz von Seiten der Wissenschaftler von US-Universitäten geschenkt. Zum Beispiel wurde das Projekt 2014 ins Leben gerufen, sein Name ist AI100 - Jahrhundertealte Studie über künstliche Intelligenz an der Stanford University. Die Bedeutung dieser Forschung wurde durch die Analyse der Auswirkungen der Entwicklung neuer Technologien auf das menschliche Leben in Bezug auf Sicherheit, Psychologie, Sozialstruktur und andere Bereiche verursacht.

Spezialisten auf dem Gebiet der Entwicklung neuer Technologien gehen davon aus, dass Künstliche Intelligenz als Symbiose von Wissenschaft und Technik später aus allen Bereichen des täglichen Lebens nicht mehr wegzudenken sein wird, zum Beispiel Spiele, Spracherkennung, Handschrifterkennung und smarte Roboter, wo die letzten verfügen über spezielle Sensoren, die physikalische Daten identifizieren.

Arten von künstlicher Intelligenz

Dank des technologischen Fortschritts im Bereich Machine Learning und intelligenter Modellierung sowie Sensoren und Cloud-Lösungen, die Künstliche Intelligenz mit Mobilität verbinden – Künstliche Intelligenz in der Mobiltechnologie ist Realität geworden. Zu den drei Arten von künstlicher Intelligenz, die in mobilen Anwendungen verwendet werden, gehören:

• schwach - NAI (Narrow Artificial Intelligence, zum Beispiel IOS Siri für das iPhone, Googles Translation Engine);
• starke AIG (Artificial General Intelligence) und ASI (Artificial Superintelligence). [Quelle]

Die Art der ASI lässt sich auf die Situation zurückführen , in der Computer/Maschinen menschliche Gedanken simulieren können, also die kognitiven Fähigkeiten von Maschinen den Menschen übertreffen. Diesbezüglich gab es zwei gegensätzliche Standpunkte zur Entwicklung von ASI: Einerseits glaubte Stephen Hawking , dass die vollständige Entwicklung von KI gefährlich für die Menschheit ist, und andererseits Demis Hassabis , Mitbegründer und CEO von DeepMind argumentiert, dass die Intelligentere KI soll der Menschheit helfen .

Integration von Künstlicher Intelligenz in die Mobilität

Jetzt nimmt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in mobilen Anwendungen zu, da ihre Anwendung vor allem das Leben eines Menschen einfacher und besser macht und auch Zeit spart. KI verändert die Grenzen ihres Aufenthalts: Sie finden sie nicht nur in Laboren, sondern auch in unserem Alltag als GPS, in Energienetzen, in der Online-Welt.

Beispiele für KI-Anwendungen

Wenn Sie Besitzer eines Android-Smartphones sind, haben Sie einen virtuellen Assistenten in der Hand, der mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen kann, z auf einem Android-Smartphone können Sie die folgenden angeben:

• Sprachassistent unterwegs mit AI Robin, der Textnachrichten, Geländeinformationen, GPS-Navigation vorliest;
• Google Smart App für Smart Messages, die Ihnen bei der Lösung Ihrer Probleme hilft; auch Sprachassistent zum Senden von E-Mails von AI Cortana an Windows-Benutzer;
• eine Sprachsuchmaschine und ein Assistent Hound, mit denen Sie die gewünschten Informationen einfach und schnell abrufen können.

Um den aktuellen Smart-News-Feed zu erhalten, können Sie die Anwendung Recent verwenden, die auf KI basiert. Der Vorteil dieser Anwendung besteht darin, dass sie Ihre Vorlieben speichert und Ihnen Themen und Artikel anbietet, die Sie vielleicht lesen möchten.

Unter den mobilen Anwendungen mit KI ist die Prisma-Anwendung die wissenswerte. Seine ausgeklügelte Technologie bietet Benutzern die Möglichkeit, aus ihren Fotos und Videos Meisterwerke zu erstellen. Darüber hinaus wird die künstliche Intelligenz in Smartphones als KI-Kamera präsentiert , die zur Szenenerkennung verwendet wird.

Mit der Zunahme der Rechenleistung im Bereich der Informatik wurden ausgefeiltere Datenanalysealgorithmen geschaffen. Laut Kdnuggets gilt 2018 als das beste Jahr für die Gründung eines Startups auf Basis künstlicher Intelligenz. Den Beweis dafür findet man in der Praxis zum Beispiel in der Tetra-Anwendung, die gleichzeitig während eines Telefongesprächs ausführliche Texteingaben vornimmt.

Wo soll man anfangen, wenn man eine auf KI basierende mobile Anwendung startet...

Laut dem Forbes-Magazinartikel [link], der auf dem TechRadar-Bericht von Forrester basiert, ist die Zahl der Unternehmen, die KI im Jahr 2018 einsetzen, auf 62 % gestiegen . Wie wird man also einer von ihnen? Wie wählt man die richtige Technologie mit KI für Ihr Handy aus?

8 KI-Technologien, die in einer mobilen Anwendung verwendet werden können

1. Wenn es bei Ihrer Anwendung um den Kundenservice geht, z. B. das Erstellen von Berichten und Marktbewertungen, müssen Sie eine natürliche Sprachtechnologie (Natural Language Generation) verwenden. Es wird von Unternehmen wie Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS und Yseop angeboten.

   

2. Eine der populärsten Technologien, die in interaktiven Sprachsteuerungssystemen und mobilen Anwendungen verwendet werden, ist die Spracherkennungstechnologie . Diese Technologie, zum Beispiel das Siri- oder Cortana-System, ermöglicht es, menschliche Sprache zu dekodieren und in ein für einen Computer verständliches Format umzuwandeln. NICE, Nuance Communications, OpenText und Verint Systems gehören zu den Unternehmen, die solche Dienste anbieten.

3. Wenn Sie eine Geschäftsanwendung planen, die in der Lage sein muss, online mit Menschen zu interagieren, Feedback vom Benutzer oder der Online-Community zu enthalten, also Chat-Bots oder Voice-Manager zu verwenden , dann werden Sie von Virtual Agents unterstützt . Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft und Satisfi bieten den Einsatz solcher Technologien an.

4. Angenommen, Ihre Anwendung ist eine Unternehmensanwendung und wird auch für Prognosen und Klassifizierungen verwendet. Sie sollten Machine-Learning-Plattformen basierend auf Machine Learning (ML) implementieren. Unternehmen, die mit dem Verkauf dieser Art von ML-Technologie verbunden sind , sind Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS und Skytree . Diese Technologiegiganten bieten Entwicklern eine große Auswahl an Software und Tools mit KI.

5. Biometrie ist eine Technologie, die es Ihnen ermöglicht, menschliches Verhalten und physische Aspekte der Struktur und Form des Körpers durch die Arbeit mit Bildern, sensorischer Erkennung, Sprach- und Gestensteuerung zu identifizieren, zu messen und zu analysieren. Es wird hauptsächlich in der Marktforschung verwendet (3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo).

6. Textanalyse und NLP- Technologie (Natural Language Processing) ermöglichen es Ihnen, die benötigten Informationen in Suchmaschinen zu finden, Nachrichten zu generieren und festen Text zu strukturieren. Diese Technologie wird derzeit für Sicherheits- und Betrugserkennungssysteme verwendet. Die beliebtesten sind Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd und Synapsify.

7. Eine weitere interessante Technologie, die es der Software ermöglicht, mit Hilfe fortschrittlicher Bildverarbeitung oder Audiodaten Emotionen aus dem menschlichen Gesicht zu «lesen», ist die Emotionserkennung , also die Erfassung der menschlichen Sinne durch subtile Sprachsignale und Stimmintonation. Dieses Tool ist bei Start-ups wie Beyond Verbal, nViso, Emotion AI und Affectiva weit verbreitet.

8. Und schließlich in der mobilen Anwendung können Sie erfolgreich Image Recognition - Technologie basiert auf dem Prozess der Identifizierung und Erfassen eines Objekts / Funktion in einem digitalen Bild oder ein Video verwenden. IR-Technologie kann verwendet werden, um Nummernschilder zu erkennen, Krankheiten zu diagnostizieren, Kunden zu analysieren und Benutzer anhand ihres Gesichts zu überprüfen. Zu den Unternehmen, die IR verwenden, gehören: Clarifai, das Bilderkennungssysteme für Kunden bereitstellt; SenseTime entwickelt die Technologie der Gesichtserkennung, die auf die Analyse von Zahlungen und Bildern zur Überprüfung von Bankkarten angewendet werden kann.

Beim Ausführen der Anwendung sollten Sie auch auf serverloses Computing achten. Beim Erstellen einiger Funktionen in Ihrer Anwendung können Sie jede als serverlose Berechnung erstellen, die in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben wurde: Java, Ruby, JavaScript oder Python. Daher existiert der Anwendungsserver, der mit dem Code läuft, nicht, und diese Funktionen werden nach Bedarf erstellt und ausgeführt.

Um Probleme wie den Ausfall einer Funktion in einer Kette zu vermeiden, suchen Sie nach Cloud-Diensten und Open-Source-Tools. Auf diese Weise können Sie die Programmierung, das Debugging und das Lifecycle-Management von serverlosen Funktionen verwalten und auch auf einem Laptop, einem Pre-Server oder einer beliebigen Cloud testen.

8 Tipps zur Entwicklung einer mobilen KI-App

Lassen Sie uns nun allgemeine Tipps zur Entwicklung einer mobilen App mit Künstlicher Intelligenz definieren .

Stellen Sie sich bei der Gründung eines Startups Fragen zu Ihrer Idee:

1. Entscheiden Sie, was zu tun ist, welches Problem zu lösen ist und für wen. Wie einzigartig und gefragt ist Ihre Idee auf dem aktuellen Markt? Wer und was sind Ihre Konkurrenten? Eine wichtige Frage ist: Wie ist die Geschichte des Marktes? Sie sollten bedenken, dass Startups in zwei Typen unterteilt werden: „ horizontal “ und „ vertikal “. Der Unterschied zwischen ihnen besteht darin, dass die ersteren darauf abzielen, ein grundlegendes Problem zu entwickeln, das viel Zeit und Ressourcen erfordert, sodass dieses Entwicklungsmodell großen Unternehmen inhärent ist.

Letztere beschäftigen sich mit der Suche nach einer Lösung für eine hochspezialisierte Aufgabe für einen bestimmten Verbraucher. Höchstwahrscheinlich hat Ihre Anwendung mit einer vertikalen Aufgabe zu tun, was aufgrund der Möglichkeit einer schnellen Entwicklung in kurzer Zeit nicht schlecht ist.

2. Beobachten Sie den Markt für Ihr Startup : In der Tat sollten Sie neben dem Studium des Marktes ständig auf dem Laufenden sein, wie eine Ente im Wasser sein. Angesichts des schnell wachsenden digitalen Marktes sind derzeit folgende Strategien relevant: Bereitstellung eines mobilen Datenzugriffs, Integration von Anwendungen mit Legacy-Systemen, Implementierung einer API-basierten Architektur und Einführung flexibler Entwicklungsmethoden. Erstellen Sie außerdem eine Webseite oder einen Blog, in dem beschrieben wird, wie Sie künstliche Intelligenz einsetzen, um Ihre Anwendung für Benutzer attraktiver zu machen.

Um Ihre visuellen Inhalte aus dem Geschriebenen zu erstellen, können Sie Tools wie Wibbitz, SaaS verwenden, die Ihnen helfen, beispielsweise ein Video mit der Technologie der Video-KI-Produktion in nur wenigen Minuten zu erstellen. Sie können auch das Wordsmith-Tool verwenden, das von Automated Insights erstellt wird – es verwendet NLP (Natural Language Processing), um auf Basis der eingehenden Daten Nachrichten zu generieren. Marken wie USA Today, Hearst und CBS verwenden bereits KI, um ihre Inhalte zu erstellen.

3. Tiefes Lernen Ihrer Ideen . Tauchen Sie ganz in die Entwicklung Ihrer Idee der mobilen Anwendung ein. Dazu ist die Durchführung von Advanced Analytics erforderlich (in diesem Fall der Einsatz von maschinellem Lernen, um die Aufbereitung der Daten zu automatisieren und die notwendigen Informationen zu finden).

In einem Bundle: mobile künstliche Intelligenz und Analytik

Einer der Tech-Trends der letzten Jahre ist bekanntlich die Kombination von Smart Applications und Analytics. Wie Garner sagt: In den nächsten Jahren wird jede Serviceanwendung künstliche Intelligenz auf einem bestimmten Niveau enthalten. KI ist zum nächsten großen Schlachtfeld in einer Vielzahl von Software- und Dienstleistungsmärkten geworden, einschließlich Aspekten von ERP. Wie Sie sehen, schaffen intelligente Anwendungen auch eine neue intellektuelle Zwischenebene zwischen Mensch und System und können die Art der Arbeit und die Struktur des Arbeitsplatzes verändern.

Die Hauptthese lautet, dass Extended Analytics ein besonderer strategischer Bereich ist, in dem Machine Learning eingesetzt wird , um die Aufbereitung von Daten, die Suche nach Informationen und den Informationsaustausch für ein breites Spektrum von Geschäftsanwendern, Betriebsmitarbeitern, Entwicklern und Wissenschaftlern zu automatisieren .

4. Achten Sie neben der Entwicklung Ihrer Anwendung auch auf das Design, worauf Ihr Produkt «eingepackt» wird. Lassen Sie die Reise entlang Ihrer Anwendung spannend sein und das Design durch eine komfortable Navigation untermauern.

5. Identifizieren Sie die Stärken Ihrer KI-App-Entwicklungen, ihre Funktionen, ihre Vorteile und ihre Attraktivität für den Benutzer; lassen Sie Ihre Anwendung im täglichen Gebrauch für einen Menschen unentbehrlich werden.

6. Verweigern Sie nicht die Vorprüfung (manuell oder automatisiert) Ihres Produkts.

Es ermöglicht Ihnen, die Schwächen Ihres Produkts zu identifizieren, um hart daran zu arbeiten, sie zu beseitigen. Es ist ein ganz normaler Prozess: Wenn Sie bei der Produkteinführung eine Reihe von Fehlern und Bugs feststellen, können Sie diese mit Hilfe von Anwendungsupdates in kürzester Zeit beseitigen.

7. Probieren Sie die Rolle des Benutzers Ihrer Anwendung aus, wodurch Sie die Bedeutung eines bestimmten Problems, interner Funktionen und Tools objektiv einschätzen können.

8. Lassen Sie die Einführung von KI, nämlich die Verwendung von KI in mobilen Apps, trotz der Komplexität dieses Prozesses technisch elegant sein, da der Benutzer an diesem Aspekt des Themas nicht interessiert ist, er sich Sorgen macht, wie bequem Ihre Anwendung ist und ob es löst ihre Probleme.

Und schlussendlich...

Tatsächlich kann die aktuelle Zeit, die Zeit der Integration der Künstlichen Intelligenz in die neuesten Technologien, einschließlich mobiler Technologien und sogar unseres Alltags, als revolutionäre Ära bezeichnet werden. Und die Hauptaufgabe der KI besteht darin, Computernetzwerke «smarter» zu machen, indem sie die Arbeit aller Geräte, Werkzeuge, Sensoren und Netzwerke koordiniert und sie (KI) als eine Möglichkeit nutzt, die menschliche Aktivität zu steigern, und nicht nur, um Menschen ersetzen.

Wir sind also zu dem Schluss gekommen, dass die Integration von Künstlicher Intelligenz in den Alltag selbstbewusst voranschreitet. Tatsächlich stellt das Ausmaß, in dem Künstliche Intelligenz in das Leben der Menschheit Einzug hält, viele neue Herausforderungen an die Menschen und birgt viele Risiken.

Die weitere Integration von KI in neue mobile Anwendungen wird neuen Möglichkeiten neue Impulse geben:

• intelligente Interaktion,
• tiefe Personalisierung,
• Sondermeinung,
• intellektuelle Antworten.

Tatsächlich hat Google IO 2018 die Veröffentlichung einer Hilfstechnologie Smart Compose für Gmail-Benutzer angekündigt, die Benutzern vollständige Angebote anbieten kann.

In diesem Artikel haben wir versucht, einige nützliche Tipps zur Verwendung von KI in mobilen Anwendungen, insbesondere in Ihrer zukünftigen Anwendung, zu geben und welche Rolle KI für mobile Anwendungen spielt.

Was Sie tun müssen, ist das richtige Team zu organisieren, denn ein Startup ist wie jedes andere Unternehmen ein Teamspiel! Ihr Team und jeder Spieler muss mit einer gemeinsamen Idee, der Idee des Erfolgs, «infiziert» werden! Seien Sie sicher, dass wir beim Rest helfen werden, Mind Studios!