Как используется искусственный интеллект в мобильных приложениях

Геннадий Дмитрик

IT-специалист

Поскольку мобильные приложения – неотъемлемая часть нашего повседневного технологического опыта, IT-специалисты стали включать интеграцию искусственного интеллекта для их усовершенствования. Геннадий Дмитрик, IT-специалист, рассказывает, как и для чего используется искусственный интеллект в мобильных приложениях.

Значение искусственного интеллекта в развитии мобильных технологий

Согласно статистике, глобальный уровень использования искусственного интеллекта в 2022 году составил 35%. Если говорить про рынок мобильных приложений и искусственного интеллекта, то, по оценкам экспертов, к 2026 году он будет оцениваться в 9,68 млрд долларов. Но даже сегодня ИИ занимает существенную долю всех стартапов, а в плане финансирования также удерживает лидирующую позицию. 

Мобильные приложения на основе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для понимания поведения пользователей, предоставления персонализированных рекомендаций и обеспечения интеллектуального и контекстно-зависимого взаимодействия. ИИ в мобильных приложениях обеспечивает такие функции, как распознавание голоса, обработка естественного языка, распознавание изображений и лиц, а также прогнозную аналитику, повышая вовлеченность пользователей. 

Пример из самого простого: ИИ «вытягивает» качество фотографий, сделанных при низкой освещенности, автоматически добавляет слои с необходимым уровнем экспозиции, производит интеллектуальное выделение и даже распознает и при необходимости переводит текст на нужный язык на лету.

Применение ИИ в мобильных приложениях связано с использованием персональных помощников. Они могут изучать поведение пользователей и выявляют их предпочтения. Например, старшее поколение пользователей испытывает сложности во взаимодействии с интерфейсом и его разнообразием в различных приложениях, зато с легкостью пользуется голосовыми помощниками для поиска нужной информации в интернете, использует голосовое управление домашними приборами, во время вождения автомобиля. 

Когда только был представлен iPhone X в 2017 году, распознавание лица получило огромную популярность в смартфонах прежде всего в результате дополнительного уровня безопасности, и как дополнение, минимальное количество действий со стороны пользователя и высокая скорость авторизации в системах, проведение платежей. На самом деле многие пользователи даже не понимают, что ИИ уже внедрился в их жизнь настолько, что даже если и удастся его полностью исключить, то сложится представление об ухудшении 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 прекрасно анализируют человеческое поведение, чтобы понять и решить, на кого и на что вам нравится смотреть. Следовательно, когда у него есть представление о предпочтениях пользователей, симпатиях, антипатиях, он может отфильтровать для пользователей соответствующий контент. Другими словами, персонализация помогает вовлекать пользователей, а также предлагать рекомендации, контент и пользовательский интерфейс, повышая удовлетворенность и вовлеченность пользователей. Например, мобильное приложение Звук. Данная платформа для прослушивания музыки, аудиокниг с хорошей рекомендательной системой и генерацией плейлистов на основе избранных треков с учетом множества факторов и даже таких, как используемые музыкальные инструменты в композиции великолепно справляется с поставленной 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 ошибок, совершаемых вручную, и повышая параметры удобства пользователя. Пример реализации распознавания предмета –при добавлении объявления на Авито. Приложение умеет распознавать объект на фото и помогает указать правильную категорию. При помощи машинного обучения для некоторых категорий товаров рассчитывается средняя рыночная цена с учетом параметров предлагаемого товара.

Предиктивная аналитика

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

Предиктивная аналитика очень ценна для персонализированных рекомендаций, таргетированной рекламы, обнаружения мошенничества, а также для оптимизации производительности.

Повышенная безопасность

Алгоритмы AI и ML способствуют безопасности мобильных приложений. Они могут обнаруживать и предотвращать мошеннические действия, выявлять вредоносное ПО и защищать пользовательские данные посредством обнаружения аномалий и анализа поведения. Функции безопасности на основе ИИ помогают поддерживать целостность и конфиденциальность мобильных приложений. ИИ в мобильных приложениях усилил безопасность мобильных устройств. Он создал другой параметр для безопасности.

Перспективы и будущее использования искусственного интеллекта в мобильных приложениях

Мобильные приложения с применением ИИ все больше находят применение в нашей повседневной деятельности, помогая в решении рабочих процессов и житейских задач.

Однако важно учесть этические и правовые аспекты использования ИИ, такие как приватность данных и справедливость в алгоритмах принятия решений. Кроме того, разработчики должны гарантировать надежность и безопасность приложений, использующих искусственный интеллект. 

Основная проблема приложений на основе нейронных сетей – большая обученная модель, требующая объемного 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 того уровня, чтобы производить вычисления локально с требуемой скоростью обеспечения работы в режиме реального времени. 

Для большинства мобильных приложений, использующих вычислительные процессы ИИ, требуется устойчивое высокоскоростное подключение к интернету, что является существенным ограничением. Однако при всем при этом будущее направление развития ИИ, скорее всего, будет сконцентрировано на наших смартфонах без отправки данных на сервер.