在移动应用程序中使用人工智能 (AI) 的 8 个技巧

在过去的几十年里，计算机技术以极高的指数速度发展。 人类利用设备开发计算机系统的力量，将其应用到我们日常生活的所有领域（生产、教育、医学、经济等）。

那么现代世界正在发生什么呢？ 由于科学技术的进步和不断发展，需要解决的问题范围越来越大，而这些最常用的设备（计算机）的尺寸正在减小。

所有设备都统一在一个巨大的网络中，即所谓的物联网，其中也包括人。 Gartner 表示，到 2020 年将有超过 260 亿台联网设备（任何可以访问或不访问 Internet 的设备）。

人工智能……是什么？

计算机向太空发射火箭，控制技术流程，为企业提供安全系统——这只是可以列出的一小部分。 现在，即使您的手机也可以识别您的语音，做出某些决定，充当从一种语言到另一种语言的翻译……

所有这些都是基于人工智能作为计算机系统在思考和学习模式下的整体方法论的使用。 这是什么意思？ 智能程序的开发基于对人们自身心理潜力和能力的知识和研究，然后作为内置智能功能在包括移动应用在内的各种应用程序中实施。

人工智能功能

那么我们是否可以假设计算机程序/机器将能够思考，或者换句话说，具有与人类相当的一定程度的思考能力？ 事实上，人类智能很可能没有计算机的计算速度，但有一点很重要——人类抽象地思考，他们可以解决问题，而忽略了一些细节。 此外，人类智能可以产生想法，也可以引入创新。

让我们从有 AI 和没有 AI 的程序的划分开始。 它们之间有什么区别，前者与后者相比有什么优势？

人工智能程序的优势包括能够回答普遍问题，不包括特定问题，就像没有人工智能的程序一样； 无问题，即在不修改整个结构的情况下轻松快速地修改程序（算法）的某些信息部分。

人工智能的好处

此外，在使用人工智能的程序中，允许的错误和缺陷更少，因为人工智能比人类智能更普遍。 最重要的一点是， AI与常规编程的区别在于“智能”的存在，换句话说，是对人类某种思维水平的模仿。 通过这种方式，我们避免了仅按顺序执行预编程步骤。 例如，在谷歌等搜索引擎中使用了具有人工智能的算法。

高级人工智能可以建立在所谓的认知架构的基础上，其中的各个模块可以负责视力、识别和生成语音、决策、注意力等功能。

一些公司教我们如何使用人工智能技术和动态定价来优化价格并增加我们的销售额和利润。

人工智能旨在为公共利益服务：控制社交网络中的出版物（例如，在 Facebook 上的帮助下，与恐怖主义宣传相关的出版物被有效删除）。

此外，人工智能有效过滤包含不适当发布材料的照片，但攻击性和愤怒的出版物仍然是技术的弱点。

神经网络

近年来人工智能研究领域的重要成果之一是机器学习，它在与电子（例如语音合成或预测）、航空航天（自动驾驶飞机）、汽车（自动驾驶汽车）相关的技术中有所体现、金融（与金融市场相关的活动：抵押贷款、房地产估价、信用咨询等）、军事（识别信号和图像和自动驾驶仪）领域，并由计算机系统 - 神经网络进行。

神经网络无处不在……

这些神经网络 (ANN) 是所谓的机器学习原理，它模拟人脑并由许多人工神经元组成，但 ANN 中的神经元通常比生物神经元具有更少的化合物。 事实上，我们甚至没有注意到我们日常生活中存在神经网络，例如：

• 在邮件（自动地址识别和邮件分类），
• 在银行（自动阅读器检查、签名认证系统、客户服务、自动语音识别），
• 使用数码相机时（自动人脸检测和对焦），
• 在电脑游戏中（智能符号/代理）。

如您所知，谷歌和微软已经更新了他们的翻译应用程序，增加了神经网络（适用于 Android、iOS 和 Amazon Fire 的翻译应用程序的新人工智能离线语言包）。 因此，基于神经网络算法的机器翻译变得更加定性，其工作可以离线进行。

移动应用中的人工智能

这种技术发展的潜力是什么，特别是在移动应用领域？ 部分美国大学的科学家对人工智能的研究十分关注。 比如2014年启动的项目，它的名字是AI100 - 斯坦福大学百年人工智能研究。 这项研究的重要性在于分析了新技术的发展对人类生活的安全、心理、社会结构和其他领域的影响。

新技术开发领域的专家认为，人工智能作为科学技术的共生体，以后将成为日常生活各个领域不可或缺的一部分，例如游戏、语音识别、手写识别和智能机器人等。最后一个有特殊的传感器来识别物理数据。

人工智能的类型

得益于机器学习和智能建模领域的技术进步，以及传感器和云解决方案，将人工智能与移动性相结合——移动技术中的人工智能已成为现实。 移动应用程序中使用的三种人工智能类型包括：

• 弱 - NAI （狭义人工智能，例如 iPhone 的 IOS Siri、谷歌的翻译引擎）；
• 强大的AIG （人工通用智能）和ASI （人工超级智能）。 [来源]

ASI的类型可以归因于计算机/机器可以模拟人类思想的情况，换句话说，机器的认知能力将超过人类。 对此，ASI的发展有两种对立的观点：一方面，斯蒂芬霍金认为人工智能的全面发展对人类是危险的，另一方面，ASI的联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis DeepMind 认为更智能的人工智能旨在帮助人类.

将人工智能融入移动出行

现在，人工智能在移动应用中的使用越来越多，因为它的应用首先让人们的生活更轻松、更美好，同时也节省了时间。 AI 改变了其停留的边界：您不仅可以在实验室中找到它，还可以在我们的日常生活中找到它作为 GPS、能源网络和在线世界。

人工智能应用示例

如果您是 Android 智能手机的拥有者，您手中就有一个虚拟助手，可以同时执行多项任务，例如发送消息、安排日程、使用电子邮件等。 您可以使用的人工智能移动应用程序中在 Android 智能手机上，您可以指定以下内容：

• 道路语音助手AI Robin，可读取短信、地形信息、GPS导航；
• Google Smart App 提供智能消息，帮助您解决问题； 还有用于从 AI Cortana 向 Windows 用户发送电子邮件的语音助手；
• 语音搜索引擎和助手Hound，可以让您轻松快速地获取您需要的信息。

为了接收当前的智能新闻提​​要，您可以使用基于AI 的“最近”应用程序。 此应用程序的优势在于它可以记住您的偏好并为您提供您可能想要阅读的主题和文章。

在具有人工智能的移动应用中，最值得了解的就是 Prisma 应用。 其先进的技术使用户能够从他们的照片和视频中创作杰作。 此外，智能手机中的人工智能被呈现为用于场景识别的人工智能相机。

随着计算机科学领域处理能力的提高，已经创建了更复杂的数据分析算法。 根据 Kdnuggets 的说法： 2018 年被认为是创建基于人工智能的初创公司的最佳年份。 您可以在实践中找到它的证据，例如 Tetra 应用程序，它可以在电话交谈过程中同时进行详细的文本输入。

启动基于 AI 的移动应用程序时从哪里开始...

根据 Forbes 杂志文章 [link] 基于 Forrester 的 TechRadar 报告， 2018 年使用AI的企业数量增加到 62% 。 那么如何成为其中一员呢？ 如何为您的手机选择合适的人工智能技术？

可用于移动应用程序的 8 种 AI 技术

1. 如果您的应用程序是关于客户服务的，例如创建报告和市场评论，则需要使用自然语言技术（Natural Language Generation）。 它由 Attivio、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS 和 Yseop 等公司提供。

   

2. 用于交互式语音控制系统和移动应用程序的流行技术之一是语音识别技术。 这项技术，例如 Siri 或 Cortana 系统，允许解码人类语音并将其转换为计算机可以理解的格式。 NICE、Nuance Communications、OpenText 和 Verint Systems 是提供此类服务的公司之一。

3. 如果您计划拥有一个必须能够与在线人互动、包含来自用户或在线社区的反馈的业务应用程序，换句话说，要使用聊天机器人或语音管理器，那么虚拟代理将为您提供帮助. Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、Google、IBM、IPsoft、Microsoft 和 Satisfi 都提供此类技术的使用。

4. 假设您的应用程序是企业应用程序，并且还用于预测和分类，您应该实现基于机器学习 (ML) 的机器学习平台。 与销售此类 ML 技术相关的公司有亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS 和 Skytree 。 这些科技巨头为开发人员提供了广泛的人工智能软件和工具选择。

5. 生物识别技术是一种技术，可让您通过图像、感官识别、语音和手势控制来识别、测量和分析人类行为以及身体结构和形状的物理方面。 它主要用于营销研究（3VR、Affectiva、Agnition、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo）。

6. 文本分析和 NLP（自然语言处理）技术可让您在搜索引擎中查找所需信息、生成新闻、构建纯文本。 该技术目前用于安全和欺诈检测系统。 最受欢迎的是 Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd 和 Synapsify。

7. 另一项有趣的技术允许软件借助高级图像处理或音频数据从人脸“读取”情绪，这是情绪识别，因此通过微妙的语音信号和语音语调捕获人类感官。 该工具在 Beyond Verbal、nViso、Emotion AI 和 Affectiva 等初创企业中广受欢迎。

8. 最后，在您的移动应用程序中，您可以成功地使用基于识别和检测数字图像或视频中的对象/功能的过程的图像识别技术。 红外技术可用于检测车牌、诊断疾病、分析客户、通过面部验证用户。 使用 IR 的公司包括： Clarifai，为客户提供图像识别系统； SenseTime，开发人脸识别技术，可应用于支付分析和检查银行卡的图像。

在运行应用程序时，还应该注意无服务器计算。 在应用程序中构建某些函数时，您可以将每个函数创建为使用不同编程语言编写的无服务器计算：Java、Ruby、JavaScript 或 Python。 因此，与代码一起运行的应用服务器并不存在，这些功能是根据需要创建和执行的。

为避免出现问题，例如链中的一个功能失败，请寻找云服务和开源工具。 通过这种方式，您可以管理无服务器功能的编程、调试和生命周期管理，还可以在笔记本电脑、预服务器或任何云上对其进行测试。

开发 AI 移动应用程序的 8 个技巧

现在让我们定义使用人工智能开发移动应用程序时的常见技巧。

在开始创业时，问自己与你的想法相关的问题：

1. 决定做什么，解决什么问题，为谁解决。 您的想法在当前市场上有多独特和受欢迎？ 你的竞争对手是谁？ 一个重要的问题是：市场的历史是什么？ 您应该考虑将初创公司分为两种类型：“横向”和“纵向”。 它们之间的区别在于，前者针对的是一个根本问题，需要花费大量的时间和资源，因此这种开发模式是大公司固有的。

后者致力于为特定消费者寻找一项高度专业化任务的解决方案。 最有可能的是，您的应用程序将与垂直任务有关，由于在短时间内快速开发的可能性，这还不错。

2. 为您的初创公司观察市场：确实，除了研究市场之外，您还应该不断了解情况，如鱼得水。 鉴于快速增长的数字市场，以下策略目前是相关的：提供移动数据访问、将应用程序与遗留系统集成、实施基于API 的架构以及采用灵活的开发方法。 此外，创建一个网页或博客，描述您如何使用人工智能使您的应用程序对用户更具吸引力。

要从书面中创建您的视觉内容，您可以使用 Wibbitz、SaaS 等工具，它们将帮助您在几分钟内使用视频 AI 制作技术创建视频。 您还可以使用由 Automated Insights 创建的 Wordsmith 工具——它使用 NLP（自然语言处理）根据传入数据生成新闻。 今日美国、赫斯特和哥伦比亚广播公司等品牌已经使用人工智能来创建他们的内容。

3. 深入学习你的想法。 让自己完全沉浸在移动应用程序创意的开发中。 为此，有必要进行高级分析（在这种情况下，它是使用机器学习来自动准备数据以及找到必要的信息）。

合二为一：移动人工智能和分析

众所周知，近年来的技术趋势之一是智能应用和分析的结合。 正如 Garner 所说：在未来几年内，每个服务应用程序都将包含一定程度的人工智能。 人工智能已成为广泛的软件和服务市场（包括 ERP 方面）的下一个主要战场。 如您所见，智能应用还在人与系统之间创造了一个新的智能中间层，可以改变工作的性质和工作场所的结构。

主要论点是扩展分析是一个特殊的战略领域，在该领域中，机器学习用于为广泛的业务用户、运营人员、开发人员和科学家自动准备数据、搜索信息和共享信息。

4. 除了开发您的应用程序之外，还要注意设计，以及您的产品将被“包裹”的内容。 让您的应用程序之旅令人兴奋，并通过方便的导航支持设计。

5. 确定您的人工智能应用程序开发的优势、功能、优势和对用户的吸引力； 让您的应用程序成为人们日常使用中不可或缺的。

6. 不要拒绝对您的产品进行预测试（手动或自动）。

它将允许您识别产品的弱点，以便努力消除它们。 这是一个普通的过程：如果您在产品发布阶段发现了许多错误和错误，您可以借助应用程序更新在最短的时间内消除它们。

7. 尝试扮演应用程序用户的角色，这将使您能够客观地评估特定问题、内部功能和工具的重要性。

8. 让 AI 的引入，即在移动应用中使用 AI，尽管这个过程很复杂，但在技术上是优雅的，因为用户对这方面的问题不感兴趣，他们关心的是你的应用程序有多方便，是否它解决了他们的问题。

最后...

事实上，当前这个人工智能融入最新技术的时期，包括移动技术，甚至我们的日常生活，都可以称为一个革命性的时代。 人工智能的主要任务是通过协调所有设备、工具、连接传感器和网络的工作，使计算机网络更加“智能”，将它（人工智能）用作增加人类活动的一种方式，而不仅仅是作为一种方式代替人。

因此，我们得出的结论是，人工智能与日常生活的融合正在充满信心地向前推进。 的确，人工智能进入人类生活的程度给人们带来了很多新的挑战，也带来了很多风险。

人工智能在新的移动应用程序中的进一步整合将为新机遇带来新动力：

• 智能交互，
• 深度个性化，
• 特别意见，
• 理智的回答。

事实上， Google IO 2018已经宣布为 Gmail 用户发布一项辅助技术 Smart Compose，它将能够为用户提供完整的优惠。

在本文中，我们试图提供一些关于如何在移动应用程序中使用 AI 的有用提示，尤其是在您未来的应用程序中，以及 AI 在移动应用程序中的作用是什么。

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