8 wskazówek dotyczących korzystania ze sztucznej inteligencji (AI) w aplikacjach mobilnych

W ciągu ostatnich dziesięcioleci technologia komputerowa rozwijała się w niezwykle wysokim tempie wykładniczym . Ludzkość rozwija moc systemów komputerowych wdrażających ich zastosowanie we wszystkich sferach naszego codziennego życia (produkcja, edukacja, medycyna, ekonomia itp.) za pomocą urządzeń.

Więc co się dzieje we współczesnym świecie? Dzięki postępowi i ciągłemu rozwojowi nauki i techniki rośnie zakres problemów do rozwiązania, a rozmiary tych najczęściej wykorzystywanych urządzeń (komputerów) maleją.

Wszystkie urządzenia są zjednoczone w jedną gigantyczną sieć, tzw. Internet Rzeczy, w skład której wchodzą również ludzie. Gartner twierdzi, że do 2020 r. będzie ponad 26 miliardów podłączonych urządzeń (każde urządzenie z dostępem do Internetu i bez niego).

Sztuczna inteligencja... Co to jest?

Komputery wystrzeliwują rakiety w kosmos, kontrolują procesy technologiczne, zapewniają systemy bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach - a to tylko niewielka część tego, co można wymienić. A teraz nawet Twój telefon komórkowy może rozpoznawać Twoją mowę, podejmować określone decyzje, służyć jako tłumacz z jednego języka na inny...

Wszystkie te rzeczy opierają się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji jako całej metodologii systemów komputerowych w trybie „myśl i ucz się”. Co to znaczy? Inteligentne programy powstają w oparciu o wiedzę i badania potencjału umysłowego i możliwości samych ludzi, a następnie są wdrażane jako wbudowane funkcje intelektualne w różnych aplikacjach, w tym mobilnych.

Funkcje AI

Czy możemy więc założyć wcześniej, że programy/maszyny komputerowe będą w stanie myśleć, czyli innymi słowy, mieć pewien poziom myślenia równoważny ludzkiemu? Rzeczywiście, ludzka inteligencja najprawdopodobniej nie ma takiej samej szybkości obliczeniowej jak komputery, ale jedno jest ważne - człowiek myśli abstrakcyjnie , potrafi rozwiązywać problemy, pomijając niektóre szczegóły. Ponadto ludzka inteligencja może generować pomysły, a także wprowadzać innowacje.

Zacznijmy od rozgraniczenia programów z obecnością AI i bez niej. Jaka jest między nimi różnica i jakie są zalety tych pierwszych w porównaniu z późniejszymi?

Zaletami programów AI jest możliwość odpowiadania na pytania uniwersalne, z wyłączeniem tylko konkretnych, jak w przypadku programów bez AI; bezproblemowa, czyli łatwa i szybka modyfikacja niektórych części informacyjnych programu (algorytmów) bez modyfikowania całej struktury.

Korzyści z AI

Ponadto w programach wykorzystujących sztuczną inteligencję dopuszcza się mniej błędów i usterek, ponieważ sztuczna inteligencja jest bardziej uniwersalna niż inteligencja ludzka. Najważniejszą rzeczą do powiedzenia jest to, że różnica między sztuczną inteligencją a konwencjonalnym programowaniem polega na obecności „ inteligencji ”, innymi słowy, naśladowaniu pewnego poziomu ludzkiego myślenia. W ten sposób unikamy jedynie sekwencyjnego wykonywania zaprogramowanych kroków. Na przykład algorytmy ze sztuczną inteligencją są wykorzystywane w takich wyszukiwarkach jak Google.

Zaawansowaną sztuczną inteligencję można budować w oparciu o tzw. architekturę kognitywną, a poszczególne jej moduły mogą odpowiadać za funkcje takie jak wzrok, rozpoznawanie i generowanie mowy, podejmowanie decyzji, uwaga i inne aspekty umysłu.

Niektóre firmy uczą nas, jak optymalizować ceny oraz zwiększać sprzedaż i marże za pomocą technik Sztucznej Inteligencji i dynamicznego ustalania cen.

Sztuczna inteligencja ma służyć dobru publicznemu: moderować publikacje w sieciach społecznościowych (np. z jej pomocą na Facebooku publikacje istotne dla propagandy terroryzmu są skutecznie usuwane).

Ponadto sztuczna inteligencja skutecznie filtruje zdjęcia, które zawierają nieodpowiednie materiały do ​​publikacji, jednak obraźliwe i gniewne publikacje wciąż są słabym punktem technologii.

Sieci neuronowe

Jednym z ważnych osiągnięć ostatnich lat w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją jest uczenie maszynowe, które objawia się w technologiach związanych z elektroniką (np. synteza głosu czy prognozowanie), lotnictwem (samoloty z autopilotami), motoryzacją (samochody samonaprowadzające) , finansowej (działalność związana z rynkiem finansowym: hipoteki, wycena nieruchomości, doradztwo kredytowe itp.), militarnej (rozpoznawanie sygnałów i obrazów oraz autopilot), a realizowane są za pomocą systemów komputerowych – sieci neuronowych.

Sieci neuronowe wszędzie...

Te sieci neuronowe (SSN) są tak zwaną zasadą uczenia maszynowego, która modeluje ludzki mózg i składa się z wielu sztucznych neuronów, ale neuron w SSN ma z reguły mniej związków niż ten biologiczny. Rzeczywiście nawet nie zauważamy, że sieci neuronowe są obecne w naszym codziennym życiu, na przykład :

• na poczcie (automatyczne rozpoznawanie adresów i sortowanie poczty),
• w bankach (automatyczne sprawdzanie czytników, systemy uwierzytelniania podpisów, obsługa klienta, automatyczne rozpoznawanie głosu),
• podczas korzystania z aparatów cyfrowych (automatyczne wykrywanie twarzy i ustawianie ostrości),
• w grach komputerowych (inteligentne symbole/agenty).

Jak wiecie, Google i Microsoft zaktualizowały swoje aplikacje do tłumaczenia, dodając sieci neuronowe (nowe pakiety językowe offline oparte na sztucznej inteligencji dla aplikacji translatora na Androida, iOS i Amazon Fire). Tym samym tłumaczenie maszynowe oparte na algorytmach sieci neuronowej stało się bardziej jakościowe, a jego pracę można wykonywać offline.

Sztuczna inteligencja w aplikacjach mobilnych

Jaki jest potencjał takiego rozwoju technologii, szczególnie w obszarze aplikacji mobilnych? Szczególną uwagę na badania nad sztuczną inteligencją przywiązuje część naukowców z amerykańskich uniwersytetów. Na przykład w 2014 r. wystartował projekt, którego nazwa to AI100 - Stuletnie badanie sztucznej inteligencji na Uniwersytecie Stanforda. Wagę tych badań podniosła analiza wpływu rozwoju nowych technologii na życie człowieka w zakresie jego bezpieczeństwa, psychologii, struktury społecznej i innych sfer.

Specjaliści w dziedzinie rozwoju nowych technologii przypuszczają, że sztuczna inteligencja, jako symbioza nauki i technologii, stanie się później integralną częścią wszystkich dziedzin życia codziennego, np. gier, rozpoznawania mowy, rozpoznawania pisma ręcznego i inteligentnych robotów, gdzie te ostatnie mają specjalne czujniki, które identyfikują dane fizyczne.

Rodzaje sztucznej inteligencji

Dzięki postępowi technologicznemu w zakresie uczenia maszynowego i inteligentnego modelowania, a także czujników i rozwiązań chmurowych połączenie Sztucznej Inteligencji z mobilnością – Sztuczna Inteligencja w technologii mobilnej stała się rzeczywistością. Trzy rodzaje sztucznej inteligencji wykorzystywane w aplikacjach mobilnych to:

• słaby - NAI (Narrow Artificial Intelligence, np. IOS Siri dla iPhone'a, Google Translation Engine);
• silny AIG (Artificial General Intelligence) i ASI (Artificial Superintelligence). [Źródło]

Rodzaj ASI można przypisać sytuacji, w której komputery/maszyny mogą symulować ludzkie myśli, innymi słowy, gdy zdolności poznawcze maszyn przewyższają ludzi. W związku z tym istniały dwa przeciwstawne punkty widzenia na rozwój ASI: z jednej strony Stephen Hawking uważał, że pełny rozwój AI jest niebezpieczny dla ludzkości, a z drugiej strony Demis Hassabis , współzałożyciel i dyrektor generalny DeepMind twierdzi, że inteligentniejsza sztuczna inteligencja ma pomóc ludzkości .

Integracja sztucznej inteligencji z mobilnością

Obecnie rośnie wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w aplikacjach mobilnych, ponieważ jej zastosowanie przede wszystkim ułatwia i poprawia życie człowieka, a także oszczędza czas. Sztuczna inteligencja zmienia granice swojego pobytu: można ją znaleźć nie tylko w laboratoriach, ale także w naszym codziennym życiu jako GPS, w sieciach energetycznych, w świecie online.

Przykłady aplikacji AI

Jeśli jesteś właścicielem smartfona z systemem Android, masz w rękach wirtualnego asystenta, który może wykonywać kilka zadań jednocześnie, takich jak wysyłanie wiadomości, planowanie, korzystanie z poczty e-mail itp. Wśród aplikacji mobilnych Sztucznej Inteligencji, z których możesz korzystać na smartfonie z Androidem możesz określić następujące:

• asystent głosowy w drodze z AI Robin, który odczytuje wiadomości tekstowe, informacje o terenie, nawigację GPS;
• Google Smart App do inteligentnych wiadomości, która pomoże Ci rozwiązać Twoje problemy; także asystent głosowy do wysyłania e-maili z AI Cortana do użytkowników Windows;
• wyszukiwarkę głosową i asystenta Hounda, dzięki któremu łatwo i szybko uzyskasz potrzebne informacje.

Aby otrzymywać aktualny inteligentny kanał informacyjny, możesz skorzystać z aplikacji Recent, opartej na sztucznej inteligencji . Zaletą tej aplikacji jest to, że zapamiętuje Twoje preferencje i oferuje tematy i artykuły, które możesz chcieć przeczytać.

Wśród aplikacji mobilnych ze sztuczną inteligencją warto wiedzieć o aplikacji Prisma. Jego wyrafinowana technologia umożliwia użytkownikom tworzenie arcydzieł ze swoich zdjęć i filmów. Ponadto sztuczna inteligencja w smartfonach jest prezentowana jako kamera AI, która służy do rozpoznawania scen.

Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej w dziedzinie informatyki powstały coraz bardziej wyrafinowane algorytmy analizy danych. Według Kdnuggets: rok 2018 uznawany jest za najlepszy rok na stworzenie startupu opartego na sztucznej inteligencji. Świadczy o tym w praktyce np. aplikacja Tetra, która jednocześnie w trakcie rozmowy telefonicznej dokonuje szczegółowych wpisów tekstowych.

Od czego zacząć, uruchamiając aplikację mobilną opartą na AI...

Według artykułu magazynu Forbes [link], który opiera się na raporcie TechRadar firmy Forrester, liczba przedsiębiorstw korzystających z AI w 2018 roku wzrosła do 62% . Jak więc zostać jednym z nich? Jak wybrać odpowiednią technologię ze sztuczną inteligencją dla swojego telefonu komórkowego?

8 technologii AI, które można wykorzystać w aplikacji mobilnej

1. Jeśli Twoja aplikacja dotyczy obsługi klienta, na przykład tworzenia raportów i przeglądów rynku, musisz skorzystać z technologii języka naturalnego (Natural Language Generation). Oferują ją takie firmy jak Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS i Yseop.

   

2. Jedną z popularnych technologii wykorzystywanych w interaktywnych systemach sterowania głosem i aplikacjach mobilnych jest technologia rozpoznawania mowy . Ta technologia, na przykład system Siri lub Cortana, umożliwia dekodowanie i przekształcanie ludzkiej mowy do formatu zrozumiałego dla komputera. NICE, Nuance Communications, OpenText i Verint Systems należą do firm oferujących takie usługi.

3. Jeśli planujesz mieć aplikację biznesową, która musi być w stanie komunikować się z ludźmi online, zawierać informacje zwrotne od użytkownika lub społeczności online, innymi słowy, korzystać z botów czatu lub menedżerów głosu , wówczas będą Ci pomagać Wirtualni Agenci . Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft i Satisfi oferują korzystanie z takich technologii.

4. Załóżmy, że Twoja aplikacja jest korporacyjna, a także używana do prognozowania i klasyfikacji, powinieneś zaimplementować platformy uczenia maszynowego oparte na uczeniu maszynowym (ML). Firmy związane ze sprzedażą tego typu technologii ML to Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS i Skytree . Ci giganci technologii proponują programistom szeroki wybór oprogramowania i narzędzi z AI.

5. Biometria to technologia, która pozwala identyfikować, mierzyć i analizować ludzkie zachowanie oraz fizyczne aspekty budowy i kształtu ciała poprzez pracę z obrazami, rozpoznawanie sensoryczne, kontrolę głosu i gestów. Wykorzystywany jest głównie w badaniach marketingowych (3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo).

6. Technologia Text Analytics i NLP (Natural Language Processing) umożliwia znajdowanie potrzebnych informacji w wyszukiwarkach, generowanie wiadomości, konstruowanie jednolitego tekstu. Ta technologia jest obecnie wykorzystywana w systemach bezpieczeństwa i wykrywania oszustw. Najpopularniejsze z nich to Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd i Synapsify.

7. Inną interesującą technologią, która pozwala oprogramowaniu „odczytywać” emocje z ludzkiej twarzy za pomocą zaawansowanego przetwarzania obrazu lub danych dźwiękowych, jest Rozpoznawanie Emocji , dzięki czemu ludzkie zmysły są wychwytywane za pomocą subtelnych sygnałów mowy i intonacji głosu. To narzędzie jest bardzo popularne wśród start-upów, takich jak Beyond Verbal, nViso, Emotion AI i Affectiva.

8. I wreszcie, w swojej aplikacji mobilnej możesz z powodzeniem wykorzystać technologię Image Recognition opartą na procesie identyfikacji i wykrywania obiektu/funkcji na obrazie cyfrowym lub filmie. Technologia IR może być wykorzystywana do wykrywania tablic rejestracyjnych, diagnozowania chorób, analizowania klientów, weryfikacji użytkowników po twarzy. Firmy korzystające z IR to: Clarifai, która dostarcza klientom systemy rozpoznawania obrazów; SenseTime, który rozwija technologię rozpoznawania twarzy, którą można zastosować do analizy płatności i zdjęć do sprawdzania kart bankowych.

Po uruchomieniu aplikacji należy również zwrócić uwagę na przetwarzanie bezserwerowe. Tworząc niektóre funkcje w swojej aplikacji, możesz utworzyć każdą z nich jako obliczenia bezserwerowe napisane w różnych językach programowania: Java, Ruby, JavaScript lub Python. Dlatego serwer aplikacji, który działa z kodem, nie istnieje, a te funkcje są tworzone i wykonywane zgodnie z potrzebami.

Aby uniknąć problemów, takich jak awaria jednej funkcji w łańcuchu, znajdź usługi w chmurze i narzędzia open source. W ten sposób możesz zarządzać programowaniem, debugowaniem i zarządzaniem cyklem życia funkcji bezserwerowych, a także testować je na laptopie, pre-serwerze lub dowolnej chmurze.

8 wskazówek dotyczących tworzenia aplikacji mobilnej AI

A teraz zdefiniujmy wspólne wskazówki dotyczące tworzenia aplikacji mobilnej ze sztuczną inteligencją .

Rozpoczynając startup zadaj sobie pytania związane ze swoim pomysłem:

1. Zdecyduj, co robić, jaki problem rozwiązać i dla kogo. Jak wyjątkowy i poszukiwany jest Twój pomysł na obecnym rynku? Kim i jacy są twoi konkurenci? Ważnym pytaniem jest: jaka jest historia rynku? Należy wziąć pod uwagę, że startupy dzielą się na dwa typy: „ poziome ” i „ pionowe ”. Różnica między nimi polega na tym, że te pierwsze mają na celu rozwinięcie jednego fundamentalnego problemu, który zajmuje dużo czasu i zasobów, więc ten model rozwoju jest nieodłączny dla dużych firm.

Te ostatnie zajmują się poszukiwaniem rozwiązania jednego wysoce specjalistycznego zadania dla konkretnego konsumenta. Najprawdopodobniej Twoja aplikacja będzie miała do czynienia z zadaniem pionowym, co nie jest złe ze względu na możliwość szybkiego rozwoju w krótkim czasie.

2. Obserwuj rynek swojego startupu : rzeczywiście, poza badaniem rynku, powinieneś stale wiedzieć, być jak kaczka do wody. Biorąc pod uwagę szybko rozwijający się rynek cyfrowy, obecnie istotne są następujące strategie: zapewnienie mobilnego dostępu do danych, integracja aplikacji ze starszymi systemami, wdrożenie architektury opartej na API oraz przyjęcie elastycznych metod rozwoju. Dodatkowo stwórz stronę internetową lub blog opisujący, w jaki sposób wykorzystujesz sztuczną inteligencję, aby Twoja aplikacja była bardziej atrakcyjna dla użytkowników.

Do tworzenia treści wizualnych z pisemnych można wykorzystać narzędzia takie jak Wibbitz, SaaS, które pomogą Ci stworzyć np. wideo z technologią produkcji wideo AI w zaledwie kilka minut. Możesz również skorzystać z narzędzia Wordsmith, które jest tworzone przez Automated Insights - wykorzystuje NLP (Natural Language Processing) do generowania wiadomości na podstawie przychodzących danych. Marki takie jak USA Today, Hearst i CBS już wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia swoich treści.

3. Głębokie poznawanie Twoich pomysłów . Zanurz się całkowicie w rozwijaniu swojego pomysłu na aplikację mobilną. W tym celu konieczne jest przeprowadzenie zaawansowanej analityki (w tym przypadku jest to wykorzystanie uczenia maszynowego w celu zautomatyzowania przygotowania danych, a także znalezienia potrzebnych informacji).

W jednym pakiecie: mobilna sztuczna inteligencja i analityka

Powszechnie wiadomo, że jednym z trendów technologicznych ostatnich lat jest łączenie inteligentnych aplikacji i analityki. Jak mówi Garner: w ciągu najbliższych kilku lat każda aplikacja usługowa będzie zawierać sztuczną inteligencję na pewnym poziomie. Sztuczna inteligencja stała się kolejnym ważnym polem bitwy na wielu rynkach oprogramowania i usług, w tym aspektów ERP. Jak widać, inteligentne aplikacje tworzą również nowy intelektualny poziom pośredni między ludźmi i systemami oraz mogą zmienić charakter pracy i strukturę miejsca pracy.

Główną tezą jest to, że analityka rozszerzona jest specjalnym obszarem strategicznym, w którym Machine Learning służy do automatyzacji przygotowania danych, wyszukiwania informacji i udostępniania informacji szerokiemu gronu użytkowników biznesowych, pracowników operacyjnych, programistów i naukowców .

4. Oprócz rozwijania swojej aplikacji, zwróć uwagę na projekt, w co Twój produkt zostanie «opakowany». Niech podróż po aplikacji będzie ekscytująca, a projekt będzie wspierany przez wygodną nawigację.

5. Zidentyfikuj mocne strony opracowywanych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, ich funkcje, zalety i atrakcyjność dla użytkownika; niech Twoja aplikacja stanie się niezastąpiona w codziennym użytkowaniu człowieka.

6. Nie odmawiaj wstępnego testowania (ręcznego lub automatycznego) swojego produktu.

Pozwoli Ci to zidentyfikować słabości Twojego produktu, aby ciężko pracować nad ich wyeliminowaniem. Jest to zwykły proces: jeśli na etapie uruchamiania produktu zidentyfikujesz szereg błędów i błędów, możesz je w jak najkrótszym czasie wyeliminować za pomocą aktualizacji aplikacji.

7. Wypróbuj rolę użytkownika Twojej aplikacji, co pozwoli Ci obiektywnie ocenić wagę konkretnego problemu, funkcji wewnętrznych i narzędzi.

8. Niech wprowadzenie AI, czyli wykorzystanie AI w aplikacji mobilnej, mimo złożoności tego procesu, będzie technicznie eleganckie, ponieważ użytkownik nie jest zainteresowany tym aspektem zagadnienia, obawia się, jak wygodna jest Twoja aplikacja i czy rozwiązuje ich problemy.

I w końcu...

Tak naprawdę obecny okres, okres integracji Sztucznej Inteligencji z najnowszymi technologiami, w tym mobilnymi, a nawet naszą codziennością, można nazwać erą rewolucyjną. A głównym zadaniem AI jest uczynienie sieci komputerowych bardziej „inteligentnymi” poprzez koordynację pracy wszystkich urządzeń, narzędzi, łączenie czujników i sieci, wykorzystywanie jej (AI) jako sposobu na zwiększenie ludzkiej aktywności, a nie tylko jako sposobu na zastępowanie ludzi.

Doszliśmy więc do wniosku, że integracja sztucznej inteligencji z codziennym życiem posuwa się pewnie naprzód. Rzeczywiście, stopień, w jakim sztuczna inteligencja wkracza w życie ludzkości, stawia przed ludźmi wiele nowych wyzwań i niesie za sobą wiele zagrożeń.

Dalsza integracja AI w nowych aplikacjach mobilnych da nowy impuls nowym możliwościom:

• inteligentna interakcja,
• głęboka personalizacja,
• opinia specjalna,
• odpowiedzi intelektualne.

Rzeczywiście, Google IO 2018 ogłosiło wydanie pomocniczej technologii Smart Compose dla użytkowników Gmaila, która będzie mogła oferować użytkownikom kompletne oferty.

W tym artykule staraliśmy się podać kilka przydatnych wskazówek, jak używać AI w aplikacjach mobilnych, w szczególności w przyszłej aplikacji, oraz jaka jest rola AI w aplikacjach mobilnych.

Musisz zorganizować odpowiedni zespół, bo startup, jak każdy inny biznes, to gra zespołowa! Twoja drużyna i każdy gracz musi być „zarażony” wspólną ideą, ideą sukcesu! Bądź pewny, że pomożemy z resztą, Mind Studios!