Искусственный интеллект в мобильных приложениях: как АІ трансформирует мобильную разработку

Мобильные приложения давно стали незаменимыми инструментами для бизнеса в любой сфере, ведь генерируют огромные объемы трафика и предоставляют бесценные возможности прямого взаимодействия с пользователем. Упрощение, удешевление и ускорение разработки мобильных приложений явилось одним из приоритетов всей IT-индустрии последних лет. 

Сегодня индустрия мобильных приложений переживает настоящую революцию благодаря стремительному развитию ИИ. Технологии искусственного интеллекта открывают безграничные возможности для повышения производительности разработки и развития пользовательского опыта в мобильном софте. 

В этой статье мы углубимся в мир ИИ мобильных приложений, рассмотрим основные технологии ИИ, используемые в данной области. Мы также обсудим преимущества использования ИИ в мобайле, такие как персонализация пользовательского опыта, повышение безопасности, усовершенствование UI/UX и многое другое. Наши выводы могут оказаться интересными для разработчиков, владельцев бизнесов и всех, кто интересуется будущим мобильных технологий. 

Что такое искусственный интеллект в мобильной разработке?

С чего начать? Давайте разберем основы искусственного интеллекта. Это широкая область знаний, которая охватывает целый ряд технологий и подходов к созданию умных компьютерных систем. В контексте мобильной разработки можно говорить о таких разновидностях ИИ: 

• Машинное обучение (ML). Это подотрасль ИИ, позволяющая компьютерам учиться на данных без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности в данных и используют их для прогнозирования или принятия решений. 
• Глубокое обучение (DL). Это отдельное направление машинного обучения, использующее искусственные многослойные нейронные сети для анализа и обработки больших объемов данных. Нейросети особенно эффективны в сложных задачах, таких как распознавание изображений и образов, обработка естественного языка и т.д.
• Обработка естественного языка (NLP).  Это направление развития ИИ сфокусировано на задачах понимания и распознавания человеческого языка. Она позволяет компьютерам анализировать, понимать и генерировать текст или устную речь.
• Компьютерное зрение. Это область применения ИИ для обработки визуальной информации. Она позволяет машинам “видеть” и интерпретировать изображения и видео. Компьютерное зрение используется для распознавания объектов, классификации изображений, обнаружения движения и других задач. 
• Экспертные системы. В данной сфере ИИ применяется для имитации процесса интеллектуального принятия решений человеком. Система ИИ использует базу знаний и алгоритмы для предоставления рекомендаций и решения проблем.

Как ИИ меняет мобильную разработку? 

Стремительное развитие искусственного интеллекта трансформирует индустрию мобильной разработки сразу на двух уровнях. С одной стороны, он предоставляет разработчикам новые возможности автоматизации, которые устраняют рутину, упрощают и ускоряют работу над продуктом. С другой стороны, внедрение технологий искусственного интеллекта в приложения открывает невиданный ранее функционал и позволяет улучшать  пользовательский опыт. 

• Повышение производительности разработки. Инструменты на базе ИИ открывают для разработчика мощные возможности умной генерации кода, автоматизированного интеллектуального тестирования и отладки, аналитики производительности, ведения документации и т.д. Так разработчики могут уделять больше времени стратегическим, креативным вопросам. Цикл создания продукта значительно ускоряется благодаря использованию ИИ. 
• Новые возможности мобильных приложений. Сегодня применение искусственного интеллекта в мобильных сервисах стало обыденностью. Алгоритмы ML анализируют поведение пользователей, чтобы предоставить персональный контент и рекомендации. Нейросети вывели мобильную съемку на невиданный уровень. Чат-боты на базе ИИ и виртуальные помощники улучшают взаимодействие с пользователем. Технологии распознавания голоса и изображений открывают новые аспекты юзабилити во взаимодействии со смартфоном. Развитие ИИ также открывает огромные перспективы мониторинга безопасности в сети. 

И это лишь те возможности, что лежат на поверхности. В дальнейшем мы рассмотрим их более подробно. 

Основные технологии искусственного интеллекта в мобильных приложениях

15 лет назад даже оптимистам было трудно представить, что решения на базе ИИ станут массовыми. Тем более, в мобильном формате. Однако сегодня это действительность. Давайте разберем основные современные сценарии работы мобильных приложений, где используется искусственный интеллект. 

Машинное обучение в мобильных приложениях

Решения на базе ML активно используются для персонализации контента и улучшения пользовательского опыта. Умные алгоритмы способны анализировать данные аудитории, такие как история просмотров, покупок и предпочтений, чтобы предоставлять релевантные и востребованные рекомендации, формировать ленту контента и т.д. Рекомендательные алгоритмы стали привычным механизмом в приложениях для стриминга музыки и видео, соцсетях, интернет-магазинах и т.п.

Большие языковые модели наподобие GPT-4, лежащие в основе чатботов и различных генераторов контента, также базируются на продвинутых алгоритмах машинного и глубокого обучения. Помощники на базе ChatGPT все чаще интегрируются в приложения любого назначения.

Машинное и глубокое обучение играет ключевую роль в работе с визуальными данными. Приложения для фотографий используют ML для распознавания лиц и объектов, улучшения качества изображений сортировки контента и т.д. 

Кроме того, ML используется для обнаружения мошенничества, повышения безопасности и улучшения UX. Банковские и финансовые приложения используют ML для выявления подозрительных транзакций, а приложения для здоровья – для анализа данных пользователей и предоставления персонализированных рекомендаций. В целом ML становится универсальным и незаменимым инструментом построения юзабилити. 

Обработка естественного языка

Возможности обработки естественного языка с помощью ИИ навсегда изменили взаимодействие с мобильными приложениями, сделав его интуитивно понятным и доступным. Голосовые помощники и чат-боты с возможностями NLP позволяют пользователям управлять голосовыми приложениями, что особенно удобно в условиях ограничений использования сенсорного экрана. 

На NLP основываются современные механизмы перевода и локализации контента, позволяющие пользователям общаться на разных языках и упрощающие адаптацию продуктов под разные регионы. Поиск и извлечение информации становятся более эффективными благодаря возможности использования естественных языковых запросов. Обработка речи позволила создать сервисы для распознавания рукописного текста, транскрибирования аудиофайлов и т.д. 

NLP делает взаимодействие с приложениями более естественным и удобным, позволяя пользователям общаться с технологией так же, как они общаются с другими людьми. Такие возможности нужны буквально всюду, поэтому функционал для обработки естественной речи получил широкое распространение во всех сферах: от науки и образования, до ритейла и развлечений. Именно на NLP базируются многочисленные мобильные сервисы и продукты: от Siri до Google Translate. 

Компьютерное зрение

ИИ для компьютерного зрения трансформирует мобильные приложения, предоставляя им способность «видеть» и «понимать» мир вокруг. Распознавание и классификация объектов позволяют приложениям мгновенно интерпретировать любую визуальную информацию, попадающую в объектив камеры: товары, людей, животных, тексты и т.д. 

• Дополненная реальность (AR) на основе компьютерного зрения создает увлекательный опыт, накладывая виртуальные объекты на реальный мир, используемый в играх, покупках и навигации;
• Биометрическая аутентификация, основанная на распознавании лиц, обеспечивает безопасный и удобный доступ к личным данным и приложениям с высокими стандартами безопасности; 
• Улучшение фотографий и видео с помощью автоматической цветокоррекции, удаления артефактов и распознавания объектов позволяет пользователям создавать высококачественный контент без специальных навыков.

Как итог, компьютерное зрение делает взаимодействие с мобильными приложениями более естественным и интуитивным. Оно открывает множество возможностей для создания интуитивно понятных и полезных приложений.

Использование ИИ для персонализации мобильных приложений

Выше мы уже затронули такие возможности искусственного интеллекта как персонализация под индивидуальные потребности пользователя. Давайте разберемся, как работает этот функционал. 

Первым шагом является сбор и анализ больших объемов данных об аудитории. Он может затрагивать демографическую информацию (возраст, пол), историю поиска (покупок, просмотров), сценарии взаимодействия с приложением и т.д. Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности и тенденции в этих данных, формируя представление о предпочтениях отдельных сегментов аудитории, и о каждом отдельном пользователе. 

Более того, на основе анализа данных специализированная модель ИИ создает подробные профили пользователей, отражающих их интересы, поведение и прочие характеристики. Алгоритмы рекомендаций, такие как фильтрация на основе контента, коллаборативная фильтрация и гибридные алгоритмы, используют эти профили для предоставления персонализированных рекомендаций. Подобные механизмы учитывают широкий спектр факторов, включая популярность и актуальность контента, личные предпочтения пользователя и т.д. 

Алгоритмы ИИ постоянно совершенствуются и оптимизируются на основе поведенческих метрик и отзывов пользователей, что позволяет улучшать точность рекомендаций и адаптироваться к изменениям в потребностях аудитории. 

Улучшение безопасности с помощью ИИ в мобильных приложениях

Развитие технологий создает новые вызовы в области кибербезопасности. Но с другой стороны искусственный интеллект в приложении может стать надежной линией защиты данных и транзакций. Существует целый ряд решений ИИ для мониторинга кибербезопасности и реагирования на угрозы. 

• Биометрическая аутентификация, основанная на распознавании лица и отпечатков пальцев с помощью ИИ, обеспечивает безопасный доступ, используя алгоритмы машинного обучения для подтверждения личности пользователя. 
• Анализ поведения пользователей позволяет ИИ создавать их профили, определяя отклонения как подозрительную активность, а адаптивная аутентификация подстраивает требования в зависимости от контекста, повышая безопасность доступа к чувствительным данным.

Выявление аномалий и опасной активности является еще одной ключевой функцией ИИ. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать транзакции и поведение пользователей, выявляя потенциальные мошеннические действия и кибератаки, такие как попытки взлома или запуск вредоносного ПО. Мониторинг работы приложений в реальном времени позволяет мгновенно фиксировать аномалии в их работе, такие как необычная нагрузка или несанкционированный доступ, обеспечивая быстрое реагирование на угрозы.

В то же время, ИИ может быть ценным инструментом автоматизированного pen-тестирования, помогая находить уязвимости в коде и системах безопасности. Алгоритмы сканируют код и ищут известные уязвимости, а также обнаруживают новые, что позволяет разработчикам оперативно устранять потенциальные угрозы. С развитием технологий платформы искусственного интеллекта будут играть все более важную роль в защите пользователей и их данных.

Искусственный интеллект для усовершенствования UX/UI в мобильных приложениях

Одним из самых перспективных направлений использования искусственного интеллекта в разработке является полная трансформация подходов к юзабилити. Интеллектуальные интерфейсы и глубокая автоматизация рутинных задач с помощью ИИ выводят опыт использования приложения на новый уровень. 

Умные алгоритмы позволяют в реальном времени анализировать данные о частоте использования функций, времени, проведенном на экранах, и типичных пользовательских путях, чтобы оптимизировать UX/UI. Это открывает ряд возможностей:

• Создание адаптивных интерфейсов, которые могут динамически реагировать на поведение пользователя. Как пример, ИИ может выводить часто используемые функции на главный экран, предлагать подсказки для сложных элементов, а также изменять элементы интерфейса в зависимости от времени суток и геолокации;
• Автоматизация регулярных взаимодействий, освобождающих пользователя от повторяющейся активности в приложении. Автоматическое заполнение форм, разумные подсказки относительно контекстных действий, релевантные оповещения, эффективный поиск и сортировка информации – вот лишь некоторые примеры такой автоматизации;

Не стоит забывать и о прочих возможностях ИИ, о которых мы уже упоминали выше: персонализированные рекомендации по контенту, продуктам или услугам, компьютерное зрение и голосовое управление в комплексе создают совершенно новый уровень пользовательского опыта взаимодействия с мобильным софтом. 

Будущее искусственного интеллекта в мобильной разработке

Нет никаких сомнений в том, что ближайшее десятилетие станет эпохой революции ИИ. По меньшей мере, об этом свидетельствуют цифры. Аналитики Grand View Research, например, оценивают глобальный рынок решений ИИ для мобильного сегмента минимум в $16 млрд, и прогнозируют ему невероятный среднегодовой темп роста (CAGR) в 26.9%. Как результат, к 2030 году совокупные доходы рынка должны достичь отметки в $84 млрд. 

В ближайшие годы возможности искусственного интеллекта в мобильных приложениях выйдут далеко за пределы привычных функций типа голосовых помощников и рекомендательных алгоритмов. Распространение сетей 5G, Интернета вещей и периферийных вычислений откроет принципиально новые возможности использования ИИ для работы с окружающими нас данными. AI и искусственный интеллект в смартфоне станут незаменимым инструментом для всех отраслей без исключения: от онлайн-продаж до медицины и сельского хозяйства.

Индустрия электроники уже готовится к революции. Актуальные поколения мобильных чипов для смартфонов от Apple, MediaTek и Qualcomm содержат мощные нейронные процессорные блоки (NPU), предназначенные именно для эффективной работы с алгоритмами ИИ. Если несколько лет назад любой серьезный функционал ИИ нуждался в “облаках”, то в новых гаджетах тяжелые алгоритмы смогут работать локально (так называемый Edge AI) – без задержек и с максимальной безопасностью данных. 

Как итог, применение ИИ будет таким же повсеместным, как и применение мобильных сетей. Искусственный интеллект на Андроид и iOS сделает смартфоны более умными, эффективными и доступными.

Проблемы и вызовы использования ИИ в мобильной разработке

Стремительное развитие технологий несет не только новые преимущества, но и новые вызовы. Как пользоваться искусственным интеллектом безопасно и ответственно? В контексте мобильной разработки этот вопрос охватывает целый ряд проблем. 

• Этические вызовы. Одним из ключевых этических вопросов является предвзятость алгоритмов, что может привести к дискриминационным результатам из-за обучения на несбалансированных данных. Также возникает проблема прозрачности и подотчетности, поскольку сложность ИИ-систем затрудняет понимание их решений.
• Угрозы конфиденциальности данных. Искусственный интеллект требует сбора больших объемов личной информации, и это проблема. Пренебрежение защитой данных может привести к их утечке. Более того, всегда существует риск использования данных без согласия пользователей. Эти факторы требуют от разработчиков особой ответственности и прозрачности в работе.
• Технические вызовы. На сегодня интеграция ИИ в мобильные приложения остается технически сложной задачей, требующей значительных ресурсов и редких специалистов. Проблемой может стать оптимизация алгоритмов для эффективной работы на мобильных платформах, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами. Кроме того, поддержка ИИ требует постоянного обновления и обучения алгоритмов, что создает дополнительные технические и организационные трудности.
• Вызовы регуляции и комплаенса. На сегодня единые подходы к регуляции ИИ в мире отсутствуют, поэтому комплаенс и правовая база в этой сфере меняются очень быстро и существенно отличаются в разных странах. Это создает сложности для разработчиков, поскольку им необходимо учитывать различные местные законы и требования по защите данных и конфиденциальности. Особенно остро этот вопрос стоит в сферах, где ИИ используется для обработки чувствительных данных, таких как медицина, финансы и т.д.

Как итог, в разработке мобильных приложений теперь необходимо учитывать плюсы и минусы искусственного интеллекта. Окончательное преодоление указанных выше проблем в перспективе позволит сделать ИИ вполне безопасными и эффективными. 

Как выбрать правильные инструменты для интеграции ИИ в мобильные приложения

Сегодня разработка мобильного приложения с искусственным интеллектом – это уже не столь сложная задача, как 5 лет назад. Сегодня специалистам доступны развитые инструменты и библиотеки для работы с ИИ, в том числе с прицелом на мобильные платформы. Выбор оптимальных решений зависит от конкретных задач, требований к производительности и доступным ресурсам.

Прежде всего разработка таких решений полагается на самые популярные языки создания программ с искусственным интеллектом: Python, Java, C++, R и другие. Но это не все. Давайте рассмотрим самые популярные актуальные инструменты для интеграции ИИ в мобильные приложения. 

• TensorFlow Lite. Это оптимизированная версия TensorFlow, разработанная специально для мобильных и встроенных устройств. Она предназначена для таких задач как распознавание изображений и обработка естественного языка, при том отлично подходит для обработки алгоритмов непосредственно на мобильном устройстве. 
• Core ML (iOS). Официальный фреймворк от Apple, предназначенный для интеграции моделей машинного обучения в iOS, macOS, watchOS и tvOS приложения. Он обеспечивает высокую производительность и эффективное использование ресурсов железа, а также является абсолютно необходимым для разработчиков, создающих приложения с ИИ под айфоны. 
• ML Kit (Android). Официальный SDK от Google, предоставляющий готовый набор API для реализации общих задач машинного обучения, таких как распознавание текста, лиц, штрих-кодов и т.д. ML Kit идеально подходит для быстрой интеграции основных функций ИИ в приложения на Android, поскольку не требует глубоких знаний машинного обучения. 
• PyTorch Mobile. Это популярный фреймворк на Python, предназначенный для разработки и обучения нейронных сетей под мобильные приложения. Благодаря относительной простоте в использовании и гибкости он часто используется специалистами в области Data Scinence. 

Как подобрать технологию под конкретную задачу? Давайте разберем возможности основных библиотек. 

• Для задач распознавания изображений и видео отличным выбором является TensorFlow Lite или Core ML, позволяющие выполнять модели непосредственно на устройстве. 

• ML Kit от Google предлагает готовые API для базовых функций, таких как распознавание лиц и объектов, упрощая интеграцию. 

• Обработка естественного языка (NLP) также может быть реализована с помощью TensorFlow Lite или ML Kit, в зависимости от сложности задачи. 

• Персонализация и рекомендации требуют более кастомного подхода, можно использовать TensorFlow Lite или PyTorch Mobile для сложных задач. 

При выборе библиотек важно учитывать ограничения мобильных устройств, такие как память и процессор, а также тестировать производительность на разных устройствах. Рекомендуем выбирать библиотеки с хорошей документацией и активным сообществом. 

Реальные примеры использования ИИ в мобильных приложениях: опыт WEZOM

Сегодня примеры применения искусственного интеллекта в мобайле никого не удивляют: успешных продуктов сотни, а популярные сервисы во всех cферах стремительно запускают собственный функционал на базе ИИ. Но мы можем рассказать о собственных кейсах реализации приложений с искусственным интеллектом, у которых нет прямых аналогов на рынке.

NutriTrack (NDA)

Этот мобильный стартап предлагает пользователям трекер здорового питания с ИИ-ассистентом, который может предоставлять персонализированные рекомендации по диете, рациону и режиму питания. Наименование NutriTrack - вымышленное, ведь настоящий бренд наших партнеров защищен NDA. Но мы вполне можем рассказать о технических решениях реального продукта. 

В частности, приложение интегрировано с такими API как Edamam Nutrition Analysis и Nutritionix. Благодаря этому алгоритм ИИ может анализировать дневник диеты пользователя, чтобы просчитывать объемы потребленных калорий, белков, жиров и углеводов.

Учитывая диетические ограничения и цели пользователя алгоритм NutriTrack формирует для него индивидуальный план питания, детализируя расписание и рекомендации. Внутренний чат-бот приложения упрощает взаимодействие и помогает пользователю получать целостную картину рекомендаций по диете. Он также посылает пользователю релевантные и своевременные уведомления. 

Такой функционал оказался крайне востребованным, ведь доступные на рынке трекеры и калькуляторы были слишком сложными и неудобными. В первый месяц после релиза в App Store приложение скачали более 50 тысяч уникальных пользователей. 

Voyage (NDA)

В этом проекте наш клиент решил совместить функционал типичного мобильного агрегатора авиабилетов с функциями умного туристического гида на базе ИИ. Наименование Voyage также придумано нашим дизайнером, поскольку реальный бренд клиента находится под NDA. Однако кейс внедрения функционала ИИ в путешествия вполне реален. 

Главная фишка приложения – цифровой ассистент на базе GPT-4, который помогает пользователю спланировать поездку с учетом его личных предпочтений и целей путешествия. ИИ-помощник подберет релевантные туристические активности, спланирует график путешествия и маршруты, подскажет актуальные цены, поможет с выбором гостиницы. Собранные рекомендации чатбот может упаковаться в удобный пошаговый путеводитель, который можно смотреть в приложении или сохранить как PDF-файл. 

Как результат, цифровой гид в смартфоне готов заменить пользователю тревел-блоги и сэкономить время на подготовке путешествия. Туристам больше не придется часами искать в сети хорошую гостиницу и инфраструктуру, подбирать себе интересные активности и т.д. Рекомендательные алгоритмы ИИ берут все это на себя. 

А если вы ищете возможности для создания собственных приложений искусственного интеллекта, или имеете блестящие идеи – не теряйте времени, обсудите их с нашей командой. Разработчики WEZOM обладают невероятным портфолио проектов создания мобильных приложений для бизнеса. В частности – с уникальным функционалом ИИ. 

Мы прекрасно понимаем плюсы и минусы искусственного интеллекта, ведь неоднократно интегрировали его в реальные корпоративные решения и стартапы. Обращайтесь за консультацией к WEZOM прямо сейчас. Наши менеджеры с удовольствием изучат ваш запрос, сориентируют в вопросах разработки, поделятся собственным опытом и предложат практические решения.