Как искусственный интеллект используется в мобильных приложениях

Геннадий Дмитрик

IT специалист

Мобильные приложения находятся на пике технологической революции. Они есть практически в каждой сфере или компании: от ритейла до финансов. Это связано с растущим спросом на мгновенный и мобильный доступ к контенту, а также популяризацией искусственного интеллекта.

Поскольку мобильные приложения являются неотъемлемой частью нашей повседневной технологической деятельности, ИТ-специалисты начали включать интеграцию искусственного интеллекта для их улучшения. Геннадий Дмитрик, IT-специалист, рассказывает, как и почему искусственный интеллект используется в мобильных приложениях.

Значение искусственного интеллекта в развитии мобильных технологий

По статистике, глобальный уровень использования ИИ в 2022 году составил 35%. Если говорить о рынке мобильных приложений и искусственного интеллекта, то, по оценкам экспертов, к 2026 году он будет оцениваться в $9,68 млрд. Но даже сегодня ИИ занимает значительную долю всех стартапов, а по объему финансирования также занимает лидирующие позиции.

Мобильные приложения на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для понимания поведения пользователей, предоставления персонализированных рекомендаций и обеспечения интеллектуального и контекстно-зависимого взаимодействия. Искусственный интеллект в мобильных приложениях предоставляет такие функции, как распознавание голоса, обработка естественного языка, распознавание изображений и лиц, а также прогнозная аналитика для повышения вовлеченности пользователей.

Пример из самого простого: ИИ «вытягивает» качество фотографий, сделанных при слабом освещении, автоматически добавляет слои с необходимым уровнем экспозиции, делает интеллектуальный выбор и даже на лету распознает и при необходимости переводит текст на нужный язык. .

Использование ИИ в мобильных приложениях связано с использованием персональных помощников. Они могут изучать поведение пользователей и раскрывать их предпочтения. Например, старшее поколение пользователей испытывает трудности во взаимодействии с интерфейсом и его разнообразием в различных приложениях, но легко пользуется голосовыми помощниками для поиска необходимой информации в Интернете, использует голосовое управление бытовой техникой во время вождения автомобиля.

Когда iPhone X был впервые представлен в 2017 году, распознавание лиц приобрело огромную популярность в смартфонах, в первую очередь благодаря дополнительному уровню безопасности, а также минимальному количеству действий со стороны пользователя и высокой скорости авторизация в системах, проведение платежей. На самом деле, многие пользователи даже не догадываются, что ИИ уже укоренился в их жизни до такой степени, что даже если его удастся полностью устранить, то создастся впечатление ухудшения уровня жизни.

Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в мобильной разработке

Искусственный интеллект и машинное обучение играют важную роль в разработке мобильных приложений. Они помогут полностью изменить концепцию и повысить производительность. Например:

Персонализация

Искусственный интеллект и машинное обучение отлично подходят для анализа человеческого поведения, чтобы понять и решить, на кого и что вам нравится смотреть. Поэтому, когда он имеет представление о предпочтениях, симпатиях и антипатиях пользователей, он может фильтровать соответствующий контент для пользователей. Другими словами, персонализация помогает привлекать пользователей, а также предлагать рекомендации, контент и пользовательский опыт, повышая удовлетворенность и вовлеченность пользователей. Например, мобильное приложение Звук. Эта платформа для прослушивания музыки, аудиокниг с хорошей рекомендательной системой и формированием плейлистов на основе любимых треков с учетом множества факторов, в том числе и таких, как использованные в композиции музыкальные инструменты, отлично справляется со своей задачей.

Интеллектуальная автоматизация

Автоматизация помогает упростить процессы и повысить эффективность. Мобильные приложения могут автоматизировать такие задачи, как распознавание изображений, голосовые команды и ввод данных, уменьшая количество ручных ошибок и улучшая взаимодействие с пользователем. Пример реализации распознавания объектов — при добавлении объявления на Авито. Приложение умеет распознавать объект на фотографии и помогает указать правильную категорию. С помощью машинного обучения для некоторых категорий товаров рассчитывается среднерыночная цена с учетом параметров предлагаемого товара.

Прогнозная аналитика

Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных, чтобы генерировать прогнозы и делать выводы. Мобильные приложения могут использовать аналитику искусственного интеллекта для прогнозирования потребностей пользователей, оптимизации использования ресурсов и предоставления рекомендаций или предупреждений в режиме реального времени. Например, мобильное приложение для заказа такси позволяет учесть большое количество параметров, чтобы максимально быстро доставить машину к месту назначения. Проводится анализ наличия неблагоприятных погодных условий, пробок, учитывается количество текущих заказов для определения коэффициента загрузки.

Прогнозная аналитика очень ценна для персонализированных рекомендаций, таргетированной рекламы, обнаружения мошенничества и оптимизации производительности.

Повышенная безопасность

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения способствуют безопасности мобильных приложений. Они могут обнаруживать и предотвращать мошенничество, обнаруживать вредоносное ПО и защищать пользовательские данные посредством обнаружения аномалий и анализа поведения. Функции безопасности на основе искусственного интеллекта помогают поддерживать целостность и конфиденциальность мобильных приложений. Искусственный интеллект в мобильных приложениях усилил безопасность мобильных устройств. Он создал еще одну настройку безопасности.

Перспективы и будущее использования искусственного интеллекта в мобильных приложениях

Мобильные приложения с поддержкой искусственного интеллекта все чаще используются в нашей повседневной деятельности, помогая решать рабочие процессы и повседневные задачи.

Однако важно учитывать этические и юридические аспекты использования ИИ, такие как конфиденциальность данных и справедливость в алгоритмах принятия решений. Кроме того, разработчики должны обеспечить надежность и безопасность приложений, использующих искусственный интеллект.

Основная проблема приложений на основе нейронных сетей — большая обученная модель, требующая большого хранилища и серьезных вычислительных ресурсов для быстрой обработки входного потока данных. Несмотря на это, смартфоны активно развиваются в этом направлении, повышая производительность работы с нейросетевыми моделями, и уже достигли уровня локального выполнения вычислений с необходимой скоростью для обеспечения работы в режиме реального времени.

Большинству мобильных приложений, использующих вычислительные процессы искусственного интеллекта, требуется стабильное высокоскоростное подключение к Интернету, что является существенным ограничением. Однако при всем при этом будущее направление развития ИИ, скорее всего, будет сосредоточено на наших смартфонах без отправки данных на сервер.