Еще каких-нибудь 9-10 лет назад искусственный интеллект на Андроид — это был предел мечтаний. Да и вообще вопрос об искусственном интеллекте многих бы в то время поставил в ступор.
Но мы, современники, уже знаем многое об ИИ, даже если не работаем в сфере IT. Почему? Да потому что в руках многих из нас сейчас можно увидеть современный смартфон, внутри которого есть функции, построенные на искусственном интеллекте. И если вы не знали, что это именно искусственный интеллект, то сейчас узнаете.
Искусственный интеллект на Андроид и других мобильных ОС
ИИ для Андроид часто используется для распознавания каких-либо объектов на изображениях и не только. Типичным примером такого использования нейросети являются:
Приложения для камеры, которые могут идентифицировать объект или происходящую сцену. При определении предмета в некоторых приложениях выдается информация об этом предмете из Википедии. При идентификации сцен часто возможна автоподстройка оптимальных настроек: свет, яркость, цвет и т. д.
Всем знакомое распознавание лица владельца смартфона — это тоже искусственный интеллект на Андроид. Сам процесс происходит таким образом: вас фотографирует фронтальная камера, и потом ваш снимок ИИ сравнивает с имеющимся вашим изображением по нескольким ключевым точкам. Если вы «похожи» на свое изображение, то вам разблокируется телефон, если нет — тогда вы введете пароль вручную. А при этом система «внесет» изменения вашей внешности для будущей разблокировки; это актуально, если вы начали носить очки, усы, бороду и др.
Распознавание речи. Всем известный «Окей, Гугл!» — это тоже ИИ для Андроид.
Онлайн—переводчики, тот же Google Translate Online. Или другие приложения, способные в онлайн—режиме переводить вашу речь или текст.
Помимо этого, еще есть более «тонкие» устанавливаемые приложения для определения движения объектов онлайн, распознавания жестов, автоматической настройки звука, дополненной реальности, систем навигации и др.
Помимо «видимых» моментов в вашем смартфоне, ИИ применяется для внутренней оптимизации производительности телефона. К примеру, когда вы читаете новости или просто слушаете музыку, телефону не нужно задействовать все свои ресурсы, тогда ИИ для этой работы включает несколько низкопроизводительных, но энергосберегающих ядер смартфона. Ну а если вы решили поиграть в какую-то игрушку, то ИИ может задействовать высокопроизводительные ядра смартфона, которые более требовательны к энергоресурсам.
Первое внедрение искусственного интеллекта непосредственно в систему смартфона на Андроид осуществила компания Huawei в 2017 году. С тех пор это стало нормой для современных смартфонов.
Перспективы внедрения искусственного интеллекта в смартфоны просто огромны, многие гиганты телефонной индустрии лишь понемногу приоткрывают «завесу». К примеру, в скором будущем будет внедрено такое свойство:
Фронтальная камера будет проводить постоянный анализ лица своего владельца, чтобы понимать его состояние, настроение и считывать эмоции. Далее на основе этих данных какой-нибудь помощник будет давать рекомендации, что и как лучше сделать, чтобы улучшить состояние владельца.
Это будет в будущем, а пока давайте посмотрим на 5 самых интересных приложений для Андроид, которые используют искусственный интеллект.
Приложения на основе ИИ для Андроид
Предлагаем посмотреть ТОП-5 интересных приложений для Андроид, которые используют ИИ:
JAESA. Это электронная женщина в вашем смартфоне за небольшие деньги. Она умеет: размышлять, выслушивать, давать советы, оказывать помощь при работе со смартфоном, а также самообучаться. Помимо этого, она способна делать простые вещи: отслеживать календарь, контролировать подключение по Wi—Fi или Bluetooth, переводить текст на нужный язык и др.
Moments. Тем, кто любит делать по паре сотен фото в день, а потом выбирать, какие из них лучшие, эта программа очень пригодится. Она способна выбрать лучшие фотографии из всех сделанных, также она может отослать их вашим друзьям или опубликовать в Фейсбуке. Помимо этого, она способна распознавать лица на фото. К примеру, вы можете задать фото знакомого человека, а программа отберет все фото, где изображен этот человек.
Picai. Программа с ИИ для Андроид-камеры. Она способна распознать объекты и легко различает происходящую сцену, поэтому может предложить лучшие из возможных настроек съемки.
Musixmatch. Если вы любите слушать музыку и заучивать песни, то это приложение может вам помочь. Это плеер, который способен найти тексты к песням, которые он проигрывает. Если нужно, то он переведет вам текст песни с иностранного языка. Людям, которые играли в казино со смартфона или планшета через браузер, использование отдельного приложения способно существенно облегчить жизнь. Поэтому, если не хочешь расставаться со своим любимым гаджетом, и иметь доступ с любого устройства, переходи в онлайн казино пин ап и наслаждайся круглосуточным доступом к лучшим игровым слотам и оперативным выводом денег. В казино Пин Ап существуют определенные лимиты на денежные выплаты, ознакомиться с ними можно в тематическом разделе.
AMdroid. Отследите свой сон. Это «умный» будильник, который не только точно вас разбудит, но и подскажет, что вам пора ложиться спать, чтобы вы успели выспаться.
Заключение
Искусственный интеллект, на самом деле, уже очень плотно зашел в наши Андроид-смартфоны. Приложений, которые используют нейросеть, уже очень много. В обозримом будущем приложений без нейросети просто не будет. ИИ плотно займет свою нишу, хотим мы этого или нет.
В первой части статьи мы рассказывали о том, какие возможности дает ИИ вашему приложению. И чат-боты, и решение рутинных задач и персонификацию общения с клиентом. А как интегрировать ИИ в ваше приложение? Рассказывает Руслан Гримов, руководитель ML-департамента Friflex.
Существуют два способа использования нейронных сетей в мобильном приложении. Первый – отправка данных на сервер, запуск моделей на стороне сервера и получение ответа обратно на устройство. Второй – запуск моделей на самом устройстве.
Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. При обработке данных на стороне сервера функционал вашего приложения будет недоступен без подключения к интернету, также придётся содержать инфраструктуру на своих или арендуемых серверах для запуска моделей. Плюсом же станет отсутствие ограничений в вычислительных возможностях. Если ваша модель работает непосредственно на самом телефоне, вы ограничены вычислительными возможностями этого девайса, т. е. вычислительный потенциал телефона может оказаться недостаточным для выполнения нужной задачи.
Сегодня практически для всех основных фреймворков машинного обучения есть свои инструменты для развертывания обученных моделей на мобильных телефонах. Это и TFLite для TensorFlow от Google и Pytorch Mobile для Pytorch от Facebook. Появились решения от Microsoft и Alibaba, CoreML от Apple. Для Android безусловным лидером остается Google с его экосистемой. Можно обучить модель на одном фреймворке, например на Pytorch, и конвертировать её в формат другого фреймворка, как TFLite, для развертывания на мобильном устройстве.
Кроме библиотеки TFLite для запуска нейронных сетей, Alphabet Inc. разрабатывает несколько фреймворков. Используя консоль Firebase, с помощью MLKit даже начинающий разработчик может интегрировать ML в приложения для Android или iOs.
Более опытный разработчик может использовать фреймворк MediaPipe, с ним можно не только использовать готовые решения, но и расширить функционал с помощью своих собственных блоков.
4 этапа в процессе разработки
-
Сбор и разметка данных – один из главных компонентов машинного обучения. От размера обучающей выборки и качества её разметки зависит то, что выучат наши модели.
При разметке данных можно использовать такие инструменты, как Яндекс.Толока. На ресурсе можно поручить разметку сторонним людям. Это актуально при работе с данными, где для разметки не требуется знаний в узкой предметной области.
-
Выбор подходящей модели и её обучение. Выбор архитектуры модели зависит от того, будет ли она запускаться непосредственно на телефоне или на серверной стороне.
Для мобильных платформ существуют такие специально адаптированные семейства моделей, как MobileNet, для работы с изображениями.
Для уменьшения размера файла с весами модели, уменьшения самого приложения и ускорения его работы могут применяться различные варианты прунинга (урезания параметров) и квантизации весов.
Для записи на телефон речи / видео / изображения и их распознавания на сервере можно использовать готовые решения от производителей фреймворков TensorFlow Serving, TorchServe, и производителей видеокарт Nvidia-Triton.
- Разработка алгоритмов обработки предсказаний моделей. Для таких задач, как трекинг объектов / распознавание жестов, кроме самих моделей необходимо реализовать алгоритмы для постобработки данных. Алгоритмы необходимо самостоятельно реализовывать на одном из языков программирования (желательно чтобы это был кроссплатформенный язык как C++ или kotlin) или же можно взять готовое решение из MLKit или MediaPipe.
- Отслеживание работы моделей и создание обратной связи с пользователем. Для того, чтобы понять, насколько хорошо ваши модели справляются с задачами, кроме изучения аналитики приложения необходимо дать пользователю возможность указывать на ошибки срабатывания моделей (неправильно понятая фраза, некорректно распознанное изображение и т.д.). И на основе собранных ошибок заново запустить процесс обучения.
ИИ в действии
Технологии ИИ будут широко использоваться для анализа выбора клиента, автоматизации, оптимизации использования ресурсов, генерации автоматических ответов на запросы и повышения коэффициента конверсии. На основе возможностей AI, ML, NLP пользователи получают персонализированный опыт.
С помощью алгоритмов анализа больших данных (Big Data) специалисты используют статистику для дальнейшего прогнозирования. Amazon Pinpoint – сервис многоканальных маркетинговых коммуникаций и мобильной аналитики работает на алгоритмах Big Data. Он помогает определить ЦА, проанализировать поведение пользователей, выбрать ключевые сообщения и отследить результаты кампании.
ИИ в разработке мобильных приложений для розничной торговли помогает анализировать покупательское поведение и увеличивать продажи за счет предоставления соответствующих рекомендаций по продуктам.
Технологии играют важную роль в процессе персонализации. Наиболее яркий пример приложения, обеспечивающего индивидуальный подход к пользователю с помощью ИИ – My Starbucks. Пользователи могут заказать напиток на ходу. Чат-бот составляет рекомендации на основе предпочтений клиента. Пользователь может делать заказы голосом через Amazon Alexa или через приложение MyBarista, а потом получать их в выбранной кофейне поблизости.
ИИ применяется и в спортивных проектах. Например, в Японии к Олимпийским играм создали систему визуализации фехтования. С разработкой стало возможным отследить движения меча и воссоздать его траекторию с помощью дополненной реальности.
В теннисе есть проект OSAI – он предназначен для организации прямых трансляций и работает на технологии смешанной или гибридной реальности. Болельщикам OSAI позволяет обеспечить большую вовлеченность, а судьям – принимать правильные решения на основе точных оцифрованных данных.
Подобные решения требуют специального оборудования: камер, лидаров и других технологических устройств. Они недоступны для новичков и спортсменов любителей, в то время как в процессе обучения очень важно отслеживать прогресс и анализировать ошибки.
Для оцифровки и анализа шахматных партий создано мобильное приложение idChess. С помощью технологий машинного обучения и нейронных сетей idChess распознает действия на игровой доске из видеопотока и переводит их в 2D графику. idChess позволяет сохранять и делиться играми в мессенджерах, а также транслировать партии в режиме реального времени на цифровых носителях.
Mobile application development has grown by leaps and bounds. Remember Calendar apps and the Snake Game when mobile phones were first launched. That was the beginning of the app era. Today, the smartphone world has a few million apps, and each has a good review or rating. The downloads of these apps show the level of popularity and engagement they showcase to the users.
In the world when apps were first introduced, they were not intelligent or smart as they are today. The apps of today can compute and perform the tasks of human beings. Take an Amazon for example. You can not only allow it to create your shopping list but, combine it with a virtual assistant like Alexa, and you can get the app to complete the shopping as well. There are quite a few apps like this, and Artificial Intelligence (AI) which is the premise for Alexa is definitely redefining how we use and consume these apps. It has also staged a different perception of the apps, and allowed the app developers to take into account the users and their needs to personalize and incorporate the latest trends for better experience and engagement.
AI for mobile apps is no longer a fantasy; it is part of real-world development. You cannot think of personalization, hyper-personalization or even basics like inventory management and supply chain management without the incorporation of Artificial Intelligence technology. Here we will tell you how the AI has disrupted mobile apps and taken it to the next level.
How You Can Use AI in Mobile Apps?
When you incorporate AI into your mobile apps, you tend to make them smart and intelligent. It reduces your work and improves your efficiency and output. Here we will tell you the major reasons why AI should be part of your mobile apps.
1. Automative Repetitive Processes
With AI technology, you are able to automate repetitive processes, thus increasing the efficiency of the mobile app. For instance, Google Maps is known to help you access the fastest possible route when you call for directions. Similarly, the Uber rides are all optimized to help you reach your destination fast. The in-built AI algorithm helps with this kind of automation and accelerated results. The algorithm is designed based on an understanding of the past trips, the routes taken and an in-depth analysis of the same.
2. Enable Recommendations Within Mobile Apps
Netflix tends to recommend the best comedies based on your past views. It also offers a generic result of recommendation based on your past views. These past views combined with your interests and the topics that fall into this category help the machines come up with a personalized recommendation list. This is just one kind of recommendation that is being used by Netflix. You can use more of these recommendations when defining your mobile app.
3. Translation
When it comes to translation, you need machines to be fast. They should be able to understand what you aim to convey and translate accordingly. With AI, the machines can translate any language into the other in real-time, thus boosting the power of the machine and translation. In fact, these machines can be powered to complete the translation in offline mode also. How does this work? It is equal to an automated interpreter. The actual job of the interpreter is taken over by the machines using their intelligence and part algorithm that is built on the analysis of interpreters and their jobs.
4. Advanced Search Abilities
The search engines are core to mobile apps. You are not only interested in ensuring that the mobile app is deeply linked to the search engine, but also want to make sure that the mobile app has advanced search abilities. This will make sure that the user can search for the things they need with the help of a mobile app. With AI, mobile app developers can easily incorporate the voice or visual search into the mobile app, thus enhancing the richness of the results. In fact, the localized search can also help increase the conversion rates for mobile solutions.
5. Security
Security is a concern for mobile app owners, which is why adding AI will increase the security of the app, and enhance transactions. Face recognition abilities ensure that the mobile app can be unlocked only when the biometrics are perfect. This reduces the ability to hack into the mobile app. This is a result of the deep learning associated with AI technology. With AI, your apps are alert, and you will get a message as soon as someone hacks into your account without you knowing it. they will not be allowed, and you will be notified of this activity, thus keeping your account safe and data secure.
Advantages of AI in Mobile Apps
You are often contemplating the use of technology when creating a mobile app solution. the same is true for mobile app solutions combined with AI technology. You are not sure how it will benefit you. here we have listed out the advantages of going with AI for your mobile app solution.
- Personalization is the first benefit associated with an AI-based mobile app solution. you need to consider your customer’s preferences, how they use the mobile app and their localized needs before planning a recommendation or solution for them. AI technology benefits in limiting the time spent into analyzing all of this and giving you the best solution.
- Exceeding user expectations is every mobile app developer’s ultimate goal. The need to enrich experiences and improve the mobile app solution is possible only when you create mobile app solutions that meet the user’s needs. With AI, you can incorporate solutions that the user is looking for, and offer solutions that are in sync with the problems mobile app user faces. The data that the developers are able to mine helps in devising the algorithm that will help improve the user experience and enrich the solution.
- As AI learns from the users, it is able to offer solutions that the customer needs, and helps enhance the engagement. They understand the user’s preferences and are able to translate them into your idea and finally the solution. this helps improve the overall look and feel of the mobile app also. In fact, an understanding of the target market and analysis of the data also helps with the design and coding of the mobile app solution.
Conclusion
Artificial Intelligence is the key to getting intelligent and self-sufficient mobile app solutions that can improve the user experience. They help automate the solutions, build recommendations and develop reasoning solutions that can build on the idea you have validated. You need to plan your solution with the proper incorporation of AI to improve the mobile app solution you are catering for the end-users. Take into account every desire, and need of the user before planning and strategizing. A fine blueprint will guide you through the design that aims to engage.
I am a digital marketing executive at Space-O technologies, the mobile app development company I love to write informative articles and share my knowledge through content marketing.
If you like GeeksforGeeks and would like to contribute, you can also write an article using contribute.geeksforgeeks.org or mail your article to contribute@geeksforgeeks.org. See your article appearing on the GeeksforGeeks main page and help other Geeks.
Please Improve this article if you find anything incorrect by clicking on the “Improve Article” button below.
Mobile application development has grown by leaps and bounds. Remember Calendar apps and the Snake Game when mobile phones were first launched. That was the beginning of the app era. Today, the smartphone world has a few million apps, and each has a good review or rating. The downloads of these apps show the level of popularity and engagement they showcase to the users.
In the world when apps were first introduced, they were not intelligent or smart as they are today. The apps of today can compute and perform the tasks of human beings. Take an Amazon for example. You can not only allow it to create your shopping list but, combine it with a virtual assistant like Alexa, and you can get the app to complete the shopping as well. There are quite a few apps like this, and Artificial Intelligence (AI) which is the premise for Alexa is definitely redefining how we use and consume these apps. It has also staged a different perception of the apps, and allowed the app developers to take into account the users and their needs to personalize and incorporate the latest trends for better experience and engagement.
AI for mobile apps is no longer a fantasy; it is part of real-world development. You cannot think of personalization, hyper-personalization or even basics like inventory management and supply chain management without the incorporation of Artificial Intelligence technology. Here we will tell you how the AI has disrupted mobile apps and taken it to the next level.
How You Can Use AI in Mobile Apps?
When you incorporate AI into your mobile apps, you tend to make them smart and intelligent. It reduces your work and improves your efficiency and output. Here we will tell you the major reasons why AI should be part of your mobile apps.
1. Automative Repetitive Processes
With AI technology, you are able to automate repetitive processes, thus increasing the efficiency of the mobile app. For instance, Google Maps is known to help you access the fastest possible route when you call for directions. Similarly, the Uber rides are all optimized to help you reach your destination fast. The in-built AI algorithm helps with this kind of automation and accelerated results. The algorithm is designed based on an understanding of the past trips, the routes taken and an in-depth analysis of the same.
2. Enable Recommendations Within Mobile Apps
Netflix tends to recommend the best comedies based on your past views. It also offers a generic result of recommendation based on your past views. These past views combined with your interests and the topics that fall into this category help the machines come up with a personalized recommendation list. This is just one kind of recommendation that is being used by Netflix. You can use more of these recommendations when defining your mobile app.
3. Translation
When it comes to translation, you need machines to be fast. They should be able to understand what you aim to convey and translate accordingly. With AI, the machines can translate any language into the other in real-time, thus boosting the power of the machine and translation. In fact, these machines can be powered to complete the translation in offline mode also. How does this work? It is equal to an automated interpreter. The actual job of the interpreter is taken over by the machines using their intelligence and part algorithm that is built on the analysis of interpreters and their jobs.
4. Advanced Search Abilities
The search engines are core to mobile apps. You are not only interested in ensuring that the mobile app is deeply linked to the search engine, but also want to make sure that the mobile app has advanced search abilities. This will make sure that the user can search for the things they need with the help of a mobile app. With AI, mobile app developers can easily incorporate the voice or visual search into the mobile app, thus enhancing the richness of the results. In fact, the localized search can also help increase the conversion rates for mobile solutions.
5. Security
Security is a concern for mobile app owners, which is why adding AI will increase the security of the app, and enhance transactions. Face recognition abilities ensure that the mobile app can be unlocked only when the biometrics are perfect. This reduces the ability to hack into the mobile app. This is a result of the deep learning associated with AI technology. With AI, your apps are alert, and you will get a message as soon as someone hacks into your account without you knowing it. they will not be allowed, and you will be notified of this activity, thus keeping your account safe and data secure.
Advantages of AI in Mobile Apps
You are often contemplating the use of technology when creating a mobile app solution. the same is true for mobile app solutions combined with AI technology. You are not sure how it will benefit you. here we have listed out the advantages of going with AI for your mobile app solution.
- Personalization is the first benefit associated with an AI-based mobile app solution. you need to consider your customer’s preferences, how they use the mobile app and their localized needs before planning a recommendation or solution for them. AI technology benefits in limiting the time spent into analyzing all of this and giving you the best solution.
- Exceeding user expectations is every mobile app developer’s ultimate goal. The need to enrich experiences and improve the mobile app solution is possible only when you create mobile app solutions that meet the user’s needs. With AI, you can incorporate solutions that the user is looking for, and offer solutions that are in sync with the problems mobile app user faces. The data that the developers are able to mine helps in devising the algorithm that will help improve the user experience and enrich the solution.
- As AI learns from the users, it is able to offer solutions that the customer needs, and helps enhance the engagement. They understand the user’s preferences and are able to translate them into your idea and finally the solution. this helps improve the overall look and feel of the mobile app also. In fact, an understanding of the target market and analysis of the data also helps with the design and coding of the mobile app solution.
Conclusion
Artificial Intelligence is the key to getting intelligent and self-sufficient mobile app solutions that can improve the user experience. They help automate the solutions, build recommendations and develop reasoning solutions that can build on the idea you have validated. You need to plan your solution with the proper incorporation of AI to improve the mobile app solution you are catering for the end-users. Take into account every desire, and need of the user before planning and strategizing. A fine blueprint will guide you through the design that aims to engage.
I am a digital marketing executive at Space-O technologies, the mobile app development company I love to write informative articles and share my knowledge through content marketing.
If you like GeeksforGeeks and would like to contribute, you can also write an article using contribute.geeksforgeeks.org or mail your article to contribute@geeksforgeeks.org. See your article appearing on the GeeksforGeeks main page and help other Geeks.
Please Improve this article if you find anything incorrect by clicking on the “Improve Article” button below.
В последнее время Samsung предоставляет услуги голосовой связи на основе искусственного интеллекта, которые его клиенты могут использовать во всех устройствах и продуктах Samsung, от смартфонов до телевизоров до стиральных машин.
Samsung является ведущим мировым производителем смартфонов на базе бесплатного программного обеспечения для Android от Google. Одним из основных флагманских устройств Samsung в этом году стал смартфон Galaxy S8, который оснастили искусственным интеллектом (ИИ). Об этом представители компании и приобретенного ею стартапа Viv объявили на пресс-конференции в Сеуле.
В этом обзоре мы рассмотрим некоторые приложения для телефонов Android, которые представляют собой искусственный интеллект (ИИ).
Использование искусственного интеллекта растет. Искусственный интеллект может сделать нашу жизнь лучше и легче. Вот список лучших приложений для искусственного интеллекта, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.
Мы все знаем, что использование искусственного интеллекта растет. ИИ может сделать нашу жизнь лучше и легче. В настоящее время традиционное использование ИИ покоится в голографических интеллектуальных приложениях, которые пытаются действовать в качестве помощника на мобильных телефонах.
Виртуальный помощник может выполнять несколько задач, которые могут сэкономить ваше драгоценное время, например, получить котировки, отправка сообщений, составления расписания, написания электронной почты и т. д. Здесь мы собираемся поделиться списком лучших AI-приложений, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.
Robin – голосовой помощник с ИИ
Робин — ваш голосовой помощник на дороге, прочитает вам текстовые сообщения, местную информацию, навигацию по GPS и даже шутки. Кроме того, у нее больше индивидуальности, чем у других продуктов для обработки голоса, помощников, чатов или ботов. Робин дает вашему смартфону более умный характер.
Google Allo
Google Allo — это приложение для смарт-сообщений, которое помогает вам больше говорить и делать больше. Лучшая часть этого приложения — это легко поможет вам в решении ваших задач. Это приложение не только отвечает на ваши запросы, оно может даже шутить.
Cortana – голосовой ассистент с ИИ
Cortana — известное приложение среди всех пользователей Windows. Приложение, которое ранее было доступно на Windows Phone, теперь доступно на Android. Вы можете использовать Cortana для отправки электронных писем, поиска нужных продуктов в Интернете.
HOUND — голосовой поиск и помощник
Hound — лучший способ поиска по вашему голосу. Самый быстрый и простой способ получить информацию, развлечения и услуги связи, которые вы хотите, Hound построен для вашей занятой жизни, позволяя вам получить то, что вам нужно, и двигаться дальше. Это приложение похоже на голосовой поиск Google.
Recent News
Recent — это приложение для смарт-новостей, которое предоставляет ваши новости. Оно основано на искусственном интеллекте, который изучает ваши интересы, предлагает соответствующие статьи и предлагает темы, которые вы, возможно, захотите прочитать. Это быстрый и лучший способ оставаться в курсе тем, которые вы любите.
Как мы уже говорили, искусственный интеллект — это умный и эффективный способ сэкономить ваше драгоценное время и поможет вам быть продуктивным на всем пути. Эти приложения помогут вам изучить потенциал искусственного интеллекта.
Так что ты думаешь об этом? Поделитесь своими взглядами в поле комментариев ниже.
искусственные нейронные сети искусственный интеллект
Если у вас есть статья, заметка или обзор, которыми вы хотите поделиться с аудиторией нашего сайта, присылайте информацию на: neuronus.com@yandex.ru.
На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.
А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.
Стадия 1. Разочарование
Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.
Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.
Стадия 2. Принятие
Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.
Стадия 3. Развитие
Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:
- Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
- Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
- Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».
Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.
Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.
К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.
Стадия 4. Азарт
Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:
- Diffbot;
- Google Cloud Prediction API;
- Mallet;
- Scrapy;
- Wolfram|Alpha;
Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.
Стадия 5. Работа
Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:
- Artificial Intelligence for Games, Ян Миллингтон;
- Game Programming Patterns, Роберт Найсторм;
- AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java, Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;
- Computational Cognitive Neuroscience, Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;
- Artificial Intelligence: A Modern Approach, Стюарт Рассел, Питер Норвиг.
И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?
В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?
Спасибо GeekBrains за представленный материал.
Перевод публикуется с сокращениями, автор оригинальной статьи Sophia Martin.
Быстрый рост диджитализации способствует развитию новых
технологий, ведущих к улучшению UI. В быстро
развивающемся жизненном ритме пользователи хотят всего и сразу, особенно когда
речь заходит о доступе к мобильным приложениям.
Статистика показывает, что юзеры удаляют 77% приложений после
трех дней использования. Исследования говорят, что средняя скорость приложений
не соответствует ожидаемому пользователями уровню, и это одна из основных причин
отказа от них.
Мобильная разработка стала серьезной потребностью для бизнесе.
Тем не менее, упускается тот факт, что на конкурентном рынке уже доступно 5
миллионов приложений в различных областях и добиться успеха становится
все сложнее.
Некоторые компании по-прежнему верят в традиционный подход к
разработке и инвестированию в создание собственных приложений. Остальные стремятся внедрить новейшие технологии из мира
кросс-платформенных решений для большего охвата. Одним из таких многофункциональных продуктов является Flutter.
Flutter – это кроссплатформенный фреймворк, позволяющий разрабатывать мобильные приложения с красивым интерфейсом для устройств на Android и iOS. Несмотря на то, что Flutter еще молод, он
быстро обеспечил себе позицию второго по популярности фреймворка в мире.
Теперь перейдем к ИИ и его интеграции во Flutter-приложение,
но перед этим разберемся, почему было решено объединить Flutter с искусственным
интеллектом.
ИИ и растущее влияние на мобильную разработку
Развитие технологий снова набрало обороты с появлением искусственного интеллекта. С
1950 года он развивался, обрастал инновациями и теперь стал восходящей звездой
в сфере мобильных приложений.
Приведем несколько примеров успешных практик увеличения UX:
- Персонализированные рекомендации: согласно исследованиям, 80% потребителей с большей вероятностью будут покупать у бренда, который предлагает персонализированную выборку, а компании заметили 20% роста продаж после использования такого подхода.
- Чат-бот с ИИ: добавление чат-бота на сайт или в мобильное приложение может привести к улучшению обслуживания клиентов. Таким образом объем рынка чат-ботов, по прогнозам, вырастет с $2,6 млрд в 2019 году до $9,4 млрд к 2024 году при годовом темпе роста 29,7%.
- Голосовая оптимизация: влияние голосовой оптимизации на разработку современных мобильных приложений может обеспечить отличный уровень развития доступности и навигации.
В последние годы ИИ стал популярным на рынке разработки
мобильных приложений, и его внедрение будет продолжать расти, поскольку оно приносит огромную прибыль, позволяет управлять бизнес-рисками и масштабированием влияния
на среду применения.
До сих пор технологии искусственного интеллекта успешно
развивались в сфере здравоохранения, образования, финансов и электронной коммерции,
но существуют ниши для запуска интегрированных с ИИ мобильных приложений и в других перспективных областях.
Кто уже преуспел в интеграции ИИ
Перед началом разработки встает логичный вопрос, будет ли
интеграция ИИ в мобильное приложение актуальной и рентабельной. Изучим ныне
существующие примеры реализации машинного обучения и искусственного интеллекта в бизнес-приложении.
Будет странно, если ребята из Google не используют первыми
мощь ИИ и не интегрируют его в свои многочисленные продукты: Gmail, Google Assistant,
Google Translate и прочие.
Netflix
Netflix стал ведущим приложением для потоковой
передачи видео, приносящим миллионный доход. Начиная с интерфейса и до
бесконечных плюшек, приложение удерживает юзеров в течение многих часов. Но
прежде всего интеграция с ИИ является основной причиной успеха.
Сегодня множество организаций, обслуживающих клиентов, использует
технологии ИИ для предоставления
качественных услуг. Таким образом добавление AI и ML в мобильное
приложение стало амбициозной задачей компаний всех направлений деятельности.
Учитывая все вышесказанное, вы могли осознать преимущества использования
искусственного интеллекта в приложениях. Рассмотрим простые методы создания
приложения Flutter AI.
Firebase MLKit
MLKit – это часть Firebase, позволяющая
разработчикам быстро импортировать опыт Google в машинном обучении из консоли firebase. Независимо от того,
являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком приложений на Flutter, вы
можете быстро реализовать функциональность ML в приложениях для Android и iOS, добавив
несколько строк кода.
Вот некоторые из лучших готовых современных моделей, доступных
на Firebase:
- распознавание текста и лиц;
- маркировка изображений;
- обнаружение и отслеживание объектов;
- идентификация языка;
- интерфейс модели AutoML.
Применяя этот метод интеграции, убедитесь, что ваше
приложение использует Firebase или разместите пользовательскую модель на
другом сервере.
Модели как API
Это еще один из методов интегрирования машинного обучения в
приложение в ситуациях, когда вы работаете с серверами и веб-интерфейсами, и
ожидаете, что ваша модель будет обновляться очень часто.
При использовании этого метода разработчики оборачивают
модель в API и размещают ее на веб-серверах. Зачастую задействованы такие
популярные платформы, как AWS Lambda, Google App Engine, Heroku или Virtual
Machine, поскольку они поддерживают запуск модели и могут работать в качестве
веб-сервиса.
Модель On-Device
Эти модели эффективны, если вы
хотите выполнять высокоскоростной вывод непосредственно на пользовательских устройствах.
Основной способ применения – сначала создать модели TensorFlow. Для экспорта их в виде файлов .tflite используйте плагин MLKit в своем
приложении. Перед отправкой необходимо импортировать сохраненный файл
.tfilte из репозитория проекта и собрать его для интерфейса.
Чтобы вам было легче все это усвоить, загрузите пример из
приложения Flutter с доступной на Firebase моделью распознавания лиц, а затем используйте ее как модель on-device.
Заключение
Мы разобрали, как искусственный интеллект «взрывает» диджитализацию
и делает смартфоны умнее с каждой секундой. За последние несколько лет он
оказал заметное влияние на рынок разработки мобильных приложений. Поэтому уже продолжительное
время компании-разработчики внедряют ИИ в свои решения и успешно
производят лучшие программы, которые безупречно работают на кросс-платформах.
Оставайтесь в теме, продолжайте изучать методы интеграции AI
и ML и двигайтесь вперед. Удачи!
Дополнительный материал:
- Запускаем мобильные Flutter-приложения на компьютере
- Как с помощью Flutter достичь адаптивности приложений
- Создание приложения для заметок на Flutter/Dart
- 10 мобильных приложений, которые научат вас программировать
- Лучший способ разработать бюджетное мобильное приложение