모바일 앱에서 인공 지능(AI)을 사용하기 위한 8가지 팁

지난 수십 년 동안 컴퓨터 기술은 매우 빠른 속도 로 발전해 왔습니다. 인류는 장치를 사용하여 일상 생활의 모든 영역(생산, 교육, 의학, 경제 등)에 응용 프로그램을 구현하는 컴퓨터 시스템의 힘을 개발합니다.

그렇다면 현대 사회에서는 어떤 일이 벌어지고 있습니까? 과학 기술의 진보와 지속적인 발전으로 인해 해결해야 할 문제의 범위가 증가하고 있으며 가장 많이 사용되는 장치(컴퓨터)의 크기는 감소하고 있습니다.

모든 장치는 하나의 거대한 네트워크, 이른바 사물 인터넷에 통합되어 있으며 여기에는 사람도 포함됩니다. Gartner는 2020년까지 260억 개 이상의 연결된 장치(인터넷 액세스가 있거나 없는 모든 장치)가 있을 것이라고 말합니다.

인공 지능... 뭐야?

컴퓨터는 우주로 로켓을 발사하고 기술 프로세스를 제어하며 기업에 보안 시스템을 제공합니다. 이제 모바일에서도 사용자의 말을 인식하고 특정 결정을 내리고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 역할을 할 수 있습니다.

이 모든 것은 생각하고 학습하는 모드에서 컴퓨터 시스템의 전체 방법론으로서 인공 지능 의 사용을 기반으로 합니다. 무슨 뜻이에요? 스마트 프로그램은 사람들 자신의 정신적 잠재력과 능력에 대한 지식과 연구를 바탕으로 개발되고 있으며, 모바일을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 내장된 지적 기능으로 구현되고 있습니다.

AI 기능

그렇다면 우리는 컴퓨터 프로그램/기계가 생각할 수 있게 되기 전에, 즉 인간과 동등한 사고 수준을 가질 것이라고 가정할 수 있습니까? 실제로 인간의 지능은 컴퓨터와 같은 계산 속도를 가지고 있지 않을 가능성이 높지만 한 가지 중요합니다. 인간은 추상적으로 생각 하고 문제를 해결할 수 있으며 일부 세부 사항은 계정에서 제외됩니다. 또한 인간의 지능은 아이디어를 생성하고 혁신을 도입할 수 있습니다.

AI가 있는 프로그램과 없는 프로그램의 구분부터 시작하겠습니다. 그들 사이의 차이점은 무엇이며 후자와 비교하여 전자의 장점은 무엇입니까?

AI 프로그램의 장점은 AI가 없는 프로그램의 경우와 같이 특정 질문만 제외하고 보편적인 질문에 응답할 수 있다는 것입니다. 문제가 없습니다. 즉 전체 구조를 수정하지 않고 프로그램의 특정 정보 부분(알고리즘)을 쉽고 빠르게 수정할 수 있습니다.

AI의 이점

또한 AI를 사용하는 프로그램에서는 인공 지능이 인간 지능보다 더 보편적이기 때문에 허용되는 오류와 결함이 적습니다. 가장 중요한 것은 AI와 기존 프로그래밍의 차이 는 ' 지능 ', 즉 인간의 사고방식을 어느 정도 모방했다는 점이다. 그런 식으로 사전 프로그래밍된 단계의 순차적 실행만 피할 수 있습니다. 예를 들어 인공 지능이 있는 알고리즘은 Google과 같은 검색 엔진에서 사용됩니다.

고급 인공 지능은 소위 인지 아키텍처를 기반으로 구축될 수 있으며, 그 안에 있는 개별 모듈은 시력, 인식 및 언어 생성, 의사 결정, 주의 및 기타 마음의 측면과 같은 기능을 담당할 수 있습니다.

일부 회사는 인공 지능 기술과 동적 가격 책정을 사용하여 가격을 최적화하고 매출과 마진을 높이는 방법을 알려줍니다.

AI는 공익을 위해 설계되었습니다. 소셜 네트워크의 간행물을 조정하기 위해(예: Facebook의 도움으로 테러 선전과 관련된 간행물이 효과적으로 삭제됨)

또한 인공지능은 부적합한 자료가 포함된 사진을 효과적으로 필터링하지만, 여전히 공격적이고 화를 내는 출판물은 기술의 약점입니다.

신경망

인공 지능 연구 분야에서 최근 몇 년 동안의 중요한 성과 중 하나는 전자(예: 음성 합성 또는 예측), 항공 우주(자동 조종 항공기), 자동차(자율주행차)와 관련된 기술에서 나타나는 머신 러닝입니다. , 금융(금융 시장과 관련된 활동: 모기지, 부동산 평가, 신용 상담 등), 군사(신호 및 이미지 인식 및 자동 조종 장치) 영역, 그리고 컴퓨터 시스템 - 신경망에 의해 수행됩니다.

모든 곳의 신경망...

이러한 신경망(ANN)은 인간의 뇌를 모델링하고 다수의 인공 뉴런으로 구성되는 이른바 기계 학습 원리이지만 ANN의 뉴런은 일반적으로 생물학적 뉴런보다 화합물이 적습니다. 실제로 우리는 신경망이 일상 생활에 존재한다는 사실조차 알아차리지 못합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 메일에서 (자동 주소 인식 및 메일 분류),
• 은행에서 (자동 판독기 확인, 서명 인증 시스템, 고객 서비스, 자동 음성 인식),
• 디지털 카메라를 사용할 때(자동 얼굴 인식 및 초점),
• 컴퓨터 게임(스마트 심볼/에이전트).

아시다시피 Google과 Microsoft는 신경망(Android, iOS 및 Amazon Fire용 번역기 앱용 새로운 AI 기반 오프라인 언어 팩)을 추가하여 번역용 애플리케이션을 업데이트했습니다. 따라서 신경망 알고리즘을 기반으로 하는 기계 번역은 보다 질적이며 오프라인에서 작업을 수행할 수 있습니다.

모바일 애플리케이션의 인공 지능

특히 모바일 애플리케이션 분야에서 그러한 기술 개발의 잠재력은 무엇입니까? 인공 지능 연구에 대한 세심한 관심은 미국 대학 과학자들의 일부입니다. 예를 들어, 2014년에 프로젝트가 시작되었으며 이름은 AI100 - 스탠포드 대학의 인공 지능에 대한 100년 연구. 이 연구의 중요성은 안전, 심리학, 사회 구조 및 기타 영역의 측면에서 신기술 개발이 인간의 삶에 미치는 영향을 분석했기 때문입니다.

신기술 개발 분야의 전문가들은 인공 지능이 과학과 기술의 공생으로서 나중에 게임, 음성 인식, 필기 인식 및 스마트 로봇과 같은 일상 생활의 모든 분야에서 없어서는 안될 부분이 될 것이라고 가정합니다. 마지막 센서에는 물리적 데이터를 식별하는 특수 센서가 있습니다.

인공 지능의 유형

기계 학습 및 지능형 모델링 분야의 기술 발전과 센서 및 클라우드 솔루션 덕분에 인공 지능과 모빌리티를 결합 - 모바일 기술의 인공 지능이 현실이 되었습니다. 모바일 애플리케이션에 사용되는 세 가지 유형의 인공 지능은 다음과 같습니다.

• 약한 - NAI (좁은 인공 지능, 예를 들어 iPhone용 IOS Siri, Google 번역 엔진);
• 강력한 AIG (Artificial General Intelligence) 및 ASI (Artificial Superintelligence). [원천]

ASI 의 유형은 컴퓨터/기계가 인간의 생각을 시뮬레이션할 수 있는 상황, 즉 기계의 인지 능력이 인간을 능가하는 상황에 기인할 수 있습니다. 이에 대해, ASI의 개발에보기의 포인트를 반대하는 두 가지가 있었다 : 한편으로, 스티븐 호킹 박사는 AI의 완전한 발전이 인류에 대한 위험하다 생각, 그리고 다른 한편으로, 데미스 하사 비스, 공동 설립자이자 CEO DeepMind는 다음과 같이 주장합니다. 더 똑똑한 AI는 인류를 돕기 위해 설계되었습니다. .

인공 지능을 모빌리티에 통합

이제 모바일 응용 프로그램에서 인공 지능의 사용이 증가하고 있습니다. 응용 프로그램은 무엇보다도 사람의 삶을 더 쉽고 더 좋게 만들고 시간을 절약합니다. AI는 체류의 경계를 바꿉니다. 실험실뿐만 아니라 일상 생활에서도 GPS와 같은 일상 생활, 에너지 네트워크, 온라인 세계에서 AI를 찾을 수 있습니다.

AI 애플리케이션의 예

안드로이드 스마트폰의 소유자라면 손에 가상 비서가 있어 메시지 보내기, 예약, 이메일 사용 등 여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 사용할 수 있는 인공지능 모바일 앱 중 Android 스마트폰에서는 다음을 지정할 수 있습니다.

• 문자 메시지, 지형 정보, GPS 내비게이션을 읽는 AI Robin이 있는 도로 위의 음성 비서;
• 문제를 해결하는 데 도움이 되는 스마트 메시지용 Google 스마트 앱 AI Cortana에서 Windows 사용자에게 이메일을 보내기 위한 음성 비서;
• 필요한 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있는 음성 검색 엔진과 도우미 하운드.

최신 스마트 뉴스 피드를 받기 위해서는 최근 - AI 기반 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 이 응용 프로그램의 장점은 기본 설정을 기억하고 읽고 싶은 주제와 기사를 제공한다는 것입니다.

AI를 활용한 모바일 애플리케이션 중 알아둘 만한 것은 Prisma 애플리케이션이다. 정교한 기술을 통해 사용자는 사진과 비디오에서 걸작을 만들 수 있습니다. 또한 스마트폰의 인공 지능은 장면 인식에 사용되는 AI 카메라 로 제시된다.

컴퓨터 과학 분야의 처리 능력이 향상됨에 따라 보다 정교한 데이터 분석 알고리즘이 만들어졌습니다. Kdnuggets에 따르면 2018년 은 인공 지능 기반 스타트업을 만들기에 가장 좋은 해로 간주됩니다. 예를 들어 전화 대화 중에 세부적인 텍스트를 동시에 입력하는 Tetra 애플리케이션과 같이 실제로 그 증거를 찾을 수 있습니다.

AI 기반 모바일 애플리케이션 시작할 때 어디서부터 시작해야 ...

Forrester의 TechRadar 보고서를 기반으로 한 Forbes 잡지 기사 [link]에 따르면 2018년 AI를 사용하는 기업의 수가 62%로 증가했습니다 . 그렇다면 어떻게 그들 중 하나가 될 수 있습니까? 모바일에 적합한 AI 기술을 선택하는 방법은 무엇입니까?

모바일 애플리케이션에서 사용할 수 있는 8가지 AI 기술

1. 예를 들어 보고서 작성 및 시장 리뷰 작성과 같은 고객 서비스에 대한 애플리케이션인 경우 자연어 기술 (자연어 생성)을 사용해야 합니다. Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS 및 Yseop과 같은 회사에서 제공합니다.

   

2. 대화형 음성 제어 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 사용되는 인기 있는 기술 중 하나는 음성 인식 기술 입니다. 예를 들어 Siri 또는 Cortana 시스템과 같은 이 기술을 사용하면 사람의 말을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 디코딩하고 변환할 수 있습니다. NICE, Nuance Communications, OpenText 및 Verint Systems는 이러한 서비스를 제공하는 회사 중 하나입니다.

3. 온라인에서 사람들과 상호 작용할 수 있어야 하고, 사용자 또는 온라인 커뮤니티의 피드백을 포함할 수 있어야 하는, 즉 채팅 봇 또는 음성 관리자 를 사용할 수 있어야 하는 비즈니스 응용 프로그램을 계획하는 경우 가상 에이전트의 도움을 받을 것입니다. . Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft 및 Satisfi는 이러한 기술의 사용을 제공합니다.

4. 애플리케이션이 기업이고 예측 및 분류에도 사용된다고 가정하고 머신 러닝(ML)을 기반으로 하는 머신 러닝 플랫폼을 구현해야 합니다. 이러한 유형의 ML 기술 판매와 관련된 회사는 Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS 및 Skytree 입니다. 이 기술 대기업은 개발자를 위해 AI가 포함된 다양한 소프트웨어 및 도구를 제안합니다.

5. 생체 인식 은 이미지, 감각 인식, 음성 및 제스처 제어를 통해 인간의 행동과 신체 구조 및 모양의 물리적 측면을 식별, 측정 및 분석할 수 있는 기술입니다. 주로 마케팅 연구(3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo)에 사용됩니다.

6. 텍스트 분석 및 NLP(자연어 처리) 기술을 사용하면 검색 엔진에서 필요한 정보를 찾고, 뉴스를 생성하고, 견고한 텍스트를 구성할 수 있습니다. 이 기술은 현재 보안 및 사기 탐지 시스템에 사용됩니다. 가장 인기 있는 것은 Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd 및 Synapsify입니다.

7. 소프트웨어가 고급 이미지 처리 또는 오디오 데이터의 도움으로 사람의 얼굴에서 감정을 «판독»할 수 있게 하는 또 다른 흥미로운 기술은 감정 인식 입니다 . 그래서 인간의 감각은 미묘한 음성 신호와 음성 억양을 통해 캡처됩니다. 이 도구는 Beyond Verbal, nViso, Emotion AI 및 Affectiva와 같은 신생 기업에서 널리 사용됩니다.

8. 그리고 마지막으로 디지털 이미지 또는 비디오에서 객체/기능을 식별하고 감지하는 프로세스를 기반으로 하는 이미지 인식 기술을 모바일 애플리케이션에서 성공적으로 사용할 수 있습니다. IR 기술은 번호판을 감지하고, 질병을 진단하고, 클라이언트를 분석하고, 얼굴로 사용자를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. IR을 사용하는 회사는 다음과 같습니다. 고객을 위한 이미지 인식 시스템을 제공하는 Clarifai; 얼굴 인식 기술을 개발한 SenseTime은 은행 카드를 확인하기 위한 결제 및 이미지 분석에 적용할 수 있습니다.

애플리케이션을 실행할 때 서버리스 컴퓨팅에도 주의를 기울여야 합니다. 애플리케이션에서 일부 함수를 빌드할 때 각각을 Java, Ruby, JavaScript 또는 Python과 같은 다양한 프로그래밍 언어로 작성된 서버리스 계산으로 생성할 수 있습니다. 따라서 해당 코드로 실행되는 애플리케이션 서버는 존재하지 않으며 이러한 기능은 필요에 따라 생성되어 실행됩니다.

체인에서 한 기능의 실패와 같은 문제를 방지하려면 클라우드 서비스 및 오픈 소스 도구를 찾으십시오. 이러한 방식으로 서버리스 기능의 프로그래밍, 디버깅 및 수명 주기 관리를 관리하고 랩톱, 사전 서버 또는 모든 클라우드에서 테스트할 수도 있습니다.

AI 모바일 앱 개발을 위한 8가지 팁

이제 인공 지능으로 모바일 앱을 개발할 때 일반적인 팁을 정의해 보겠습니다.

스타트업을 시작할 때 아이디어와 관련된 질문을 스스로에게 해보세요.

1. 무엇을 할 것인지, 어떤 문제를 해결할 것인지, 누구를 위해 할 것인지 결정하십시오. 현재 시장에서 귀하의 아이디어는 얼마나 독특하고 수요가 있습니까? 당신의 경쟁자는 누구이며 무엇입니까? 중요한 질문은 다음과 같습니다. 시장의 역사는 무엇입니까? 스타트업은 « 수평 »과 « 수직 »의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 차이점은 전자는 하나의 근본적인 문제를 개발하는 것을 목표로 하여 많은 시간과 자원이 소요되기 때문에 이 개발 모델은 대기업에 내재되어 있다는 것입니다.

후자는 특정 소비자를 위한 고도로 전문화된 작업에 대한 솔루션을 찾는 데 종사합니다. 대부분의 경우 응용 프로그램은 수직 작업과 관련이 있어야 하며 짧은 시간에 빠르게 개발할 수 있기 때문에 나쁘지 않습니다.

2. 당신의 스타트업을 위한 시장을 주시하십시오 : 실제로, 시장을 연구하는 것 외에도, 당신은 끊임없이 알고 있어야 하고, 물에 빠진 오리처럼 되어야 합니다. 빠르게 성장하는 디지털 시장을 감안할 때 모바일 데이터 액세스 제공, 애플리케이션을 레거시 시스템과 통합, API 기반 아키텍처 구현 및 유연한 개발 방법 채택과 같은 전략이 현재 적합합니다. 또한 인공 지능을 사용하여 애플리케이션을 사용자에게 더 매력적으로 만드는 방법을 설명하는 웹 페이지나 블로그를 만드십시오.

서면에서 시각적 콘텐츠를 생성하기 위해 Wibbitz, SaaS와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 단 몇 분 만에 비디오 AI를 생성하는 기술로 비디오를 생성하는 데 도움이 될 것입니다. Automated Insights에서 만든 Wordsmith 도구를 사용할 수도 있습니다. 이 도구는 NLP(자연어 처리)를 사용하여 수신 데이터를 기반으로 뉴스를 생성합니다. USA Today, Hearst 및 CBS와 같은 브랜드는 이미 AI를 사용하여 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

3. 당신의 아이디어에 대한 딥 러닝 . 모바일 애플리케이션에 대한 아이디어 개발에 완전히 몰두하십시오. 이를 위해서는 고급 분석을 수행해야 합니다(이 경우 데이터 준비를 자동화하고 필요한 정보를 찾기 위해 머신 러닝을 사용하는 것입니다).

하나의 번들: 모바일 인공 지능 및 분석

최근 몇 년간의 기술 트렌드 중 하나가 스마트 애플리케이션과 분석의 결합이라는 것은 잘 알려져 있습니다. Garner가 말했듯이: 앞으로 몇 년 동안 모든 서비스 애플리케이션에는 특정 수준의 인공 지능이 포함될 것입니다. AI는 ERP 측면을 포함하여 광범위한 소프트웨어 및 서비스 시장에서 차세대 주요 전장이 되었습니다. 보시다시피, 지능형 응용 프로그램은 사람과 시스템 사이에 새로운 지적 중간 수준을 생성하고 작업의 성격과 작업장 구조를 변화시킬 수 있습니다.

주요 논제는 확장 분석이 머신 러닝을 사용하여 광범위한 비즈니스 사용자, 운영 작업자, 개발자 및 과학자를 위한 데이터 준비, 정보 검색 및 정보 공유를 자동화하는 데 사용 되는 특별한 전략적 영역 이라는 것 입니다.

4. 애플리케이션을 개발하는 것 외에도 제품이 «포장»될 디자인에 주의를 기울이십시오. 편리한 탐색을 통해 응용 프로그램을 따라가는 여정을 흥미진진하게 만들고 디자인을 백업할 수 있습니다.

5. 인공 지능 앱 개발의 강점, 기능, 장점 및 사용자의 매력을 식별합니다. 귀하의 응용 프로그램이 사람의 일상적인 사용에 없어서는 안 될 것입니다.

6. 제품의 사전 테스트(수동 또는 자동)를 거부하지 마십시오.

이를 통해 제품의 약점을 식별하여 이를 제거하기 위해 열심히 노력할 수 있습니다. 이는 일반적인 프로세스입니다. 제품 출시 단계에서 많은 오류와 버그를 식별하면 애플리케이션 업데이트를 통해 가능한 한 최단 시간에 이를 제거할 수 있습니다.

7. 특정 문제, 내부 기능 및 도구의 중요성을 객관적으로 평가할 수 있도록 응용 프로그램 사용자의 역할을 시도하십시오.

8. AI의 도입, 즉 모바일 앱에서의 AI 사용은 이 프로세스의 복잡성에도 불구하고 기술적으로 우아합니다. 사용자는 문제의 이러한 측면에 관심이 없기 때문에 애플리케이션이 얼마나 편리한지, 그것은 그들의 문제를 해결합니다.

그리고 마지막으로...

사실 인공지능이 모바일을 비롯한 최신 기술과 우리의 일상생활에 접목되는 현 시대는 혁명의 시대라고 할 수 있습니다. 그리고 AI의 주요 임무는 모든 장치, 도구, 연결 센서 및 네트워크의 작업을 조정하고 이를 인간 활동을 증가시키는 방법으로 사용하여 컴퓨터 네트워크를 보다 «스마트»하게 만드는 것입니다. 사람들을 대체합니다.

그래서 우리는 일상 생활에 인공 지능의 통합이 자신있게 추진되고 있다는 결론에 도달했습니다. 실제로 인공지능이 인류의 삶에 어느 정도까지 다가옴은 사람들에게 많은 새로운 도전을 안겨주고 많은 위험을 수반합니다.

새로운 모바일 애플리케이션에 AI의 추가 통합은 새로운 기회에 대한 새로운 자극을 줄 것입니다.

• 스마트 인터랙션,
• 깊은 개인화,
• 특별한 의견,
• 지적 답변.

실제로 Google IO 2018 은 사용자에게 완전한 제안을 제공할 수 있는 보조 기술인 Gmail 사용자용 Smart Compose의 출시를 발표했습니다.

이 기사에서는 모바일 애플리케이션, 특히 향후 애플리케이션에서 AI를 사용하는 방법과 모바일 앱에서 AI의 역할에 대한 몇 가지 유용한 팁을 제공하려고 했습니다.

다른 유형의 비즈니스와 마찬가지로 스타트업은 팀 게임이기 때문에 올바른 팀을 구성하기만 하면 됩니다! 당신의 팀과 각 플레이어는 성공이라는 공통의 생각으로 «감염»되어야 합니다! 나머지는 마인드 스튜디오에서 도와드리겠습니다!