モバイルアプリで人工知能（AI）を使用するための8つのヒント

公開: 2021-10-05

過去数十年にわたって、コンピューター技術は非常に高い指数関数的速度で発展してきました。 人類は、デバイスを使用して、日常生活のすべての領域（生産、教育、医学、経済など）にアプリケーションを実装するコンピューターシステムの力を開発します。

では、現代の世界では何が起こっているのでしょうか。 科学技術の進歩と継続的な発展のおかげで、解決すべき問題の範囲は拡大しており、これらの最も使用されているデバイス（コンピューター）のサイズは縮小しています。

すべてのデバイスは、1つの巨大なネットワーク、いわゆるモノのインターネットに統合されています。これには、人も含まれます。 ガートナーによると、2020年までに260億を超える接続デバイス（インターネットアクセスの有無にかかわらずすべてのデバイス）が存在するようになるとのことです。

人工知能...それはなんですか？

人工知能とは何ですか

コンピューターはロケットを宇宙に打ち上げ、技術プロセスを制御し、企業にセキュリティシステムを提供します。これは、リストできるもののほんの一部にすぎません。 そして今、あなたの携帯電話でさえあなたのスピーチを認識し、特定の決定を下し、ある言語から別の言語への翻訳者としての役割を果たすことができます...

これらはすべて、思考と学習モードでのコンピューターシステムの全体的な方法論としての人工知能の使用に基づいています。 どういう意味ですか？ スマートプログラムは、人々自身の精神的な可能性と能力に関する知識と研究に基づいて開発され、モバイルアプリケーションを含むさまざまなアプリケーションに組み込まれた知的機能として実装されています。

AIの機能

それで、コンピュータプログラム/マシンが考えることができる、言い換えれば、人間のものと同等の特定のレベルの思考を持っていると仮定することができますか？ 確かに、人間の知性は、おそらくコンピューターと同じ計算速度を持っていませんが、1つの重要なことがあります-人間は抽象的に考え、問題を解決し、アカウントからいくつかの詳細を省くことができます。 さらに、ヒューマンインテリジェンスはアイデアを生み出し、イノベーションをもたらすことができます。

AIが存在する場合と存在しない場合のプログラムの境界から始めましょう。 それらの違いは何ですか、そして後者と比較した前者の利点は何ですか？

AIプログラムの利点には、AIのないプログラムの場合のように、特定の質問だけを除いて、普遍的な質問に答える能力が含まれます。 問題がない、つまり、構造全体を変更することなく、プログラムの特定の有益な部分（アルゴリズム）を簡単かつ迅速に変更できます。

AIのメリット

さらに、AIを使用するプログラムでは、人工知能は人間の知能よりも普遍的であるため、エラーや欠陥が少なくなります。 最も重要なことは、 AIと従来のプログラミングの違いは、「インテリジェンス」の存在、つまり、ある程度の人間の思考の模倣にあるということです。 このようにして、事前にプログラムされたステップの順次実行のみを回避します。 たとえば、人工知能を備えたアルゴリズムは、Googleなどの検索エンジンで使用されています。

高度な人工知能は、いわゆる認知アーキテクチャに基づいて構築でき、その中の個々のモジュールは、視力、音声の認識と生成、意思決定、注意、その他の心の側面などの機能を担当できます。

一部の企業は、人工知能技術と動的価格設定を使用して、価格を最適化し、売上とマージンを増やす方法を教えてくれます。

AIは、公共の利益に役立つように設計されています。ソーシャルネットワークでの出版物を管理するためです（たとえば、Facebookでの支援により、テロの宣伝に関連する出版物は効果的に削除されます）。

さらに、人工知能は、出版に不適切な資料を含む写真を効果的にフィルタリングしますが、攻撃的で怒っている出版物は依然として技術の弱点です。

ニューラルネットワーク

人工知能研究の分野における近年の重要な成果の1つは機械学習です。これは、電子機器（音声合成や予測など）、航空宇宙（自動操縦航空機）、自動車（自己誘導車）に関連する技術で明らかになります。 、金融（金融市場に関連する活動：住宅ローン、不動産評価、信用カウンセリングなど）、軍事（信号と画像の認識および自動操縦）領域であり、コンピューターシステム（ニューラルネットワーク）によって実行されます。
モバイルアプリのニューラルネットワーク

どこでもニューラルネットワーク...

これらのニューラルネットワーク（ANN）は、人間の脳をモデル化し、多数の人工ニューロンで構成される、いわゆる機械学習の原理ですが、ANNのニューロンは、原則として、生物学的ニューロンよりも化合物が少なくなっています。 実際、私たちは、ニューラルネットワークは、例えば、私たちの日常の生活の中で存在していることでもないの通知を行います。

  • メールで（自動アドレス認識とメールソート）、
  • 銀行（自動リーダーチェック、署名認証システム、カスタマーサービス、自動音声認識）では、
  • デジタルカメラ（自動顔検出とフォーカシング）を使用する場合、
  • コンピュータゲーム（スマートシンボル/エージェント）。

ご存知のように、GoogleとMicrosoftは、ニューラルネットワーク（Android、iOS、Amazon Fire用のTranslatorアプリ用の新しいAIを利用したオフライン言語パック）を追加して、翻訳用のアプリケーションを更新しました。 したがって、ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく機械翻訳はより定性的になり、その作業はオフラインで実行できます。

モバイルアプリケーションにおける人工知能

特にモバイルアプリケーションの分野で、そのような技術開発の可能性は何ですか？ 人工知能の研究には、米国の大学の科学者が細心の注意を払っています。 たとえば、2014年にプロジェクトが開始され、その名前はAI100 -スタンフォード大学での人工知能の100年前の研究。 この研究の重要性は、安全性、心理学、社会構造、その他の分野の観点から、新技術の開発が人間の生活に与える影響を分析することによって引き起こされました。

新技術開発の専門家は、科学技術の共生としての人工知能が、ゲーム、音声認識、手書き認識、スマートロボットなど、日常生活のすべての分野の不可欠な部分になると考えています。最後のものには、物理​​データを識別する特別なセンサーがあります。

人工知能の種類

機械学習とインテリジェントモデリング、センサーとクラウドソリューションの分野での技術進歩のおかげで、人工知能とモビリティを組み合わせています-モバイルテクノロジーの人工知能が現実のものになりました。 モバイルアプリケーションで使用される3種類の人工知能は次のとおりです。

  • 弱い-NAI （Narrow Artificial Intelligence、たとえば、iPhone用のIOS Siri、Googleの翻訳エンジン）;
  • 強力なAIG （人工知能）とASI （人工知能）。 [ソース]

ASIの種類は、コンピューター/機械が人間の思考をシミュレートできる状況、つまり、機械の認知能力が人間を超える状況に起因する可能性があります。 これに関して、ASIの開発には2つの反対の見解がありました。1つは、AIの完全な開発は人類にとって危険であるとスティーブン・ホーキングは信じていました。もう1つは、の共同創設者兼CEOであるDemisHassabisです。 DeepMindは、 よりスマートなAIは人類を助けるように設計されています。

人工知能のモビリティへの統合

現在、モバイルアプリケーションでの人工知能の使用は拡大しています。そのアプリケーションは、まず第一に、人の生活をより簡単に、より良くし、時間を節約するからです。 AIは、その滞在の境界を変えます。研究所だけでなく、GPSとしての日常生活、エネルギーネットワーク、オンラインの世界でもAIを見つけることができます。

AIアプリケーションの例

Androidスマートフォンの所有者であれば、メッセージの送信、スケジュール設定、電子メールの使用など、複数のタスクを同時に実行できる仮想アシスタントを手にしています。使用できる人工知能モバイルアプリの中にはAndroidスマートフォンでは、次のものを指定できます。

  • テキストメッセージ、地形に関する情報、GPSナビゲーションを読み取るAIロビンを使用した道路上の音声アシスタント。
  • 問題の解決に役立つスマートメッセージ用のGoogleスマートアプリ。 また、AICortanaからWindowsユーザーに電子メールを送信するための音声アシスタント。
  • 音声検索エンジンとアシスタントハウンド。必要な情報を簡単かつ迅速に取得できます。

現在のスマートニュースフィードを受信するには、 AIに基づくアプリケーションであるRecentを使用できます。 このアプリケーションの利点は、それがあなたの好みを記憶し、あなたが読みたいかもしれないトピックや記事をあなたに提供することです。

AIを備えたモバイルアプリケーションの中で、知っておく価値のあるものはPrismaアプリケーションです。 その洗練された技術により、ユーザーは写真やビデオから傑作を作成できます。 また、スマートフォンの人工知能は、シーン認識に使用されるAIカメラとして紹介されています。

コンピュータサイエンスの分野での処理能力の向上に伴い、より高度なデータ分析アルゴリズムが作成されました。 Kdnuggetsによると： 2018年は人工知能に基づいたスタートアップを作成するのに最適な年と見なされています。 実際には、電話での会話中に詳細なテキスト入力を同時に行うTetraアプリケーションなどの証拠を見つけることができます。

AIに基づくモバイルアプリケーションを起動するときに開始する場所...

ForresterのTechRadarレポートに基づくForbes誌の記事[リンク]によると、2018年にAIを使用している企業の数は62％に増加しています。 では、どのようにしてそれらの1つになるのですか？ モバイルにAIを使用して適切なテクノロジーを選択するにはどうすればよいですか？
モバイルアプリケーションで使用できるAIテクノロジーpic

モバイルアプリケーションで使用できる8つのAIテクノロジー

  1. レポートや市場レビューの作成など、アプリケーションがカスタマーサービスに関するものである場合は、自然言語テクノロジ（Natural Language Generation）を使用する必要があります。 Attivio、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS、Yseopなどの企業によって提供されています。

  2. 対話型音声制御システムおよびモバイルアプリケーションで使用される一般的なテクノロジーの1つは、音声認識テクノロジーです。 このテクノロジー、たとえばSiriまたはCortanaシステムを使用すると、人間の音声をデコードして、コンピューターが理解できる形式に変換できます。 NICE、ニュアンスコミュニケーションズ、OpenText、ベリントシステムズはそのようなサービスを提供する会社の1つです。

  3. オンラインで人々とやり取りできる、ユーザーまたはオンラインコミュニティからのフィードバックを含める、つまりチャットボットや音声マネージャーを使用できるビジネスアプリケーションを計画している場合は、仮想エージェントの支援を受けます。 。 アマゾン、アップル、人工知能、アシストAI、クリエイティブバーチャル、グーグル、IBM、IPsoft、マイクロソフト、サティスフィは、そのようなテクノロジーの使用を提供しています。

  4. アプリケーションが企業であり、予測と分類にも使用されるとすると、機械学習（ML）に基づく機械学習プラットフォームを実装する必要があります。 このタイプのMLテクノロジーの販売に関連する企業は、 Amazon、Fractal Analytics、Google、H2O.ai、Microsoft、SAS、Skytreeです。 これらの技術大手は、開発者向けにAIを備えた幅広いソフトウェアとツールを提案しています。

  5. バイオメトリクスは、画像、感覚認識、音声、ジェスチャーコントロールを使用して、人間の行動や体の構造や形状の物理的側面を識別、測定、分析できるようにするテクノロジーです。 主にマーケティングリサーチ（3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo）で使用されます。

  6. テキスト分析とNLP（自然言語処理）テクノロジーを使用すると、検索エンジンで必要な情報を見つけたり、ニュースを生成したり、ソリッドテキストを構成したりできます。 このテクノロジーは現在、セキュリティおよび不正検出システムに使用されています。 最も人気のあるものは、Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsifyです。

  7. ソフトウェアが高度な画像処理または音声データの助けを借りて人間の顔から感情を「読み取る」ことを可能にするもう1つの興味深いテクノロジーは、感情認識です。これにより、人間の感覚が微妙な音声信号と音声イントネーションによってキャプチャされます。 このツールは、Beyond Verbal、nViso、Emotion AI、Affectivaなどの新興企業の間で広く人気があります。

  8. そして最後に、モバイルアプリケーションでは、デジタル画像またはビデオ内のオブジェクト/機能を識別および検出するプロセスに基づく画像認識テクノロジを正常に使用できます。 IRテクノロジーは、ナンバープレートの検出、病気の診断、クライアントの分析、ユーザーの顔による検証に使用できます。 IRを使用する企業は次のとおりです。顧客に画像認識システムを提供するClarifai。 銀行カードをチェックするための支払いや画像の分析に適用できる顔認識の技術を開発するSenseTime。

アプリケーションを実行するときは、サーバーレスコンピューティングにも注意を払う必要があります。 アプリケーションでいくつかの関数を作成する場合、Java、Ruby、JavaScript、Pythonなどのさまざまなプログラミング言語で記述されたサーバーレス計算として各関数を作成できます。 したがって、コードで実行されるアプリケーションサーバーは存在せず、これらの関数は必要に応じて作成および実行されます。

チェーン内の1つの機能の失敗などの問題を回避するには、クラウドサービスとオープンソースツールを見つけてください。 このようにして、サーバーレス機能のプログラミング、デバッグ、ライフサイクル管理を管理し、ラップトップ、プリサーバー、または任意のクラウドでそれらをテストすることもできます。

AIモバイルアプリを開発するための8つのヒント

それでは、人工知能を使用してモバイルアプリを開発する際の一般的なヒントを定義しましょう。

スタートアップを始めるときは、自分のアイデアに関連する質問を自問してください。

  1. 何をするか、どの問題を解決するか、誰のために行うかを決定します。 現在の市場でのあなたのアイデアはどれほどユニークで需要がありますか？ あなたの競争相手は誰ですか？ 重要な質問は、市場の歴史は何ですか？ スタートアップは、«水平»と«垂直»の2つのタイプに分けられることを考慮する必要があります。 両者の違いは、前者は時間とリソースを要する根本的な問題の開発を目的としているため、この開発モデルは大企業に固有のものであるということです。

後者は、特定の消費者のための1つの高度に専門化されたタスクの解決策の検索に従事しています。 ほとんどの場合、アプリケーションは垂直タスクに関係しているはずですが、短時間で急速に開発される可能性があるため、悪くはありません。

  1. あなたのスタートアップのために市場を監視してください：確かに、市場を研究することに加えて、あなたは常に知っているべきであり、水へのアヒルのようになります。 急速に成長しているデジタル市場を考えると、現在、次の戦略が関連しています。モバイルデータアクセスの提供、アプリケーションとレガシーシステムの統合、 APIベースのアーキテクチャの実装、柔軟な開発方法の採用。 さらに、人工知能を使用してアプリケーションをユーザーにとってより魅力的なものにする方法を説明するWebページまたはブログを作成します。

書かれたものからビジュアルコンテンツを作成するには、Wibbitz、SaaSなどのツールを使用できます。これにより、たとえば、ビデオAIをわずか数分で作成するテクノロジーを備えたビデオを作成できます。 Automated Insightsによって作成されたWordsmithツールを使用することもできます。このツールはNLP（Natural Language Processing）を使用して、受信データに基づいてニュースを生成します。 USA Today、Hearst、CBSなどのブランドは、すでにAIを使用してコンテンツを作成しています。

  1. あなたのアイデアのディープラーニング。 モバイルアプリケーションのアイデアの開発に完全に没頭してください。 これを行うには、高度な分析を行う必要があります（この場合、データの準備を自動化し、必要な情報を見つけるために機械学習を使用します）。

1つのバンドル：モバイル人工知能と分析

近年の技術トレンドの1つが、スマートアプリケーションと分析の組み合わせであることはよく知られています。 ガーナーが言うように：今後数年間で、すべてのサービスアプリケーションには特定のレベルの人工知能が含まれるようになります。 AIは、ERPの側面を含む、幅広いソフトウェアおよびサービス市場における次の主要な戦場になりました。 ご覧のとおり、インテリジェントアプリケーションは、人とシステムの間に新しい知的中間レベルを作成し、仕事の性質と職場の構造を変えることができます。

主な論文は、拡張分析は、機械学習を使用して、データの準備、情報の検索、および幅広いビジネスユーザー、運用担当者、開発者、科学者向けの情報の共有を自動化する特別な戦略的領域であるというものです。

  1. アプリケーションの開発に加えて、デザイン、製品が「ラップイン」されるものにも注意を払ってください。 アプリケーションに沿った旅をエキサイティングにし、便利なナビゲーションによってデザインをバックアップします。

  2. 人工知能アプリの開発の長所、機能、利点、ユーザーにとっての魅力を特定します。 あなたのアプリケーションが人の日常の使用に不可欠になるようにしましょう。

  3. 製品の事前テスト（手動または自動）を拒否しないでください。

それはあなたがそれらを取り除くために一生懸命働くためにあなたの製品の弱点を特定することを可能にします。 これは通常のプロセスです。製品の発売段階で多数のエラーやバグを特定した場合、アプリケーションの更新を利用して、可能な限り短い時間でそれらを排除できます。

  1. アプリケーションのユーザーの役割を試してみてください。これにより、特定の問題、内部機能、およびツールの重要性を客観的に評価できます。

  2. AIの導入、つまりモバイルアプリでのAIの使用は、このプロセスの複雑さにもかかわらず、技術的にエレガントにしましょう。ユーザーは問題のこの側面に関心がないため、アプリケーションがどれほど便利か、そしてそれは彼らの問題を解決します。

そして最後に...

実際、現在の時代、つまり人工知能がモバイル技術や私たちの日常生活を含む最新の技術に統合されている時代は、革命的な時代と言えます。 そして、AIの主なタスクは、すべてのデバイス、ツール、センサーとネットワークの接続の作業を調整し、人間の活動を増やす方法としてだけでなく、人間の活動を増やす方法としてそれ（AI）を使用することによって、コンピューターネットワークをより「スマート」にすることです。人を置き換える。

したがって、人工知能の日常生活への統合は自信を持って前進しているという結論に達しました。 確かに、人工知能が人類の生活にどの程度浸透するかは、人々に多くの新しい課題をもたらし、多くのリスクを伴います。

AIを新しいモバイルアプリケーションにさらに統合することで、新しい機会に新たな推進力がもたらされます。

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実際、 Google IO 2018は、Gmailユーザー向けの補助テクノロジーSmart Composeのリリースを発表しました。これにより、ユーザーに完全なオファーを提供できるようになります。

この記事では、モバイルアプリケーション、特に将来のアプリケーションでAIを使用する方法と、モバイルアプリでのAIの役割についていくつかの役立つヒントを紹介しました。

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