Штучний інтелект у мобільних додатках: як АІ трансформує мобільну розробку

Мобільні додатки давно стали незамінними інструментами для бізнесу у будь-якій сфері, адже генерують величезні обсяги трафіку і надають неоціненні можливості прямої взаємодії з користувачем. Спрощення, здешевлення та прискорення розробки мобільних додатків стало одним з пріоритетів усієї IT-індустрії останніх років. 

Сьогодні індустрія мобільних додатків переживає справжню революцію завдяки стрімкому розвитку ШІ. Технології штучного інтелекту відкривають безмежні можливості для підвищення продуктивності розробки та розвитку користувацького досвіду в мобільному софті. 

У цій статті ми заглибимося у світ ШІ для мобільних додатків, розглянемо основні технології ШІ, що використовуються в цій галузі. Ми також обговоримо переваги використання ШІ в мобайлі, такі як персоналізація користувацького досвіду, підвищення безпеки, вдосконалення UI/UX тощо. Наші висновки можуть виявитися цікавими для розробників, власників бізнесів та усіх, хто цікавиться майбутнім мобільних технологій. 

Що таке штучний інтелект у мобільній розробці?

З чого почати? Давайте розберемо основи штучного інтелекту. Це широка галузь знань, яка охоплює цілу низку технологій та підходів до створення розумних комп’ютерних систем. У контексті мобільної розробки можна говорити про такі різновиди ШІ: 

• Машинне навчання (ML). Це підгалузь ШІ, що дозволяє комп'ютерам навчатися на даних без явного програмування. Алгоритми машинного навчання виявляють закономірності в даних і використовують їх для прогнозування або прийняття рішень. 
• Глибоке навчання (DL). Це окрема підгалузь машинного навчання, що використовує штучні багатошарові нейронні мережі для аналізу та обробки великих обсягів даних. Нейромережі особливо ефективні у складних завданнях, таких як розпізнавання зображень та образів, обробка природної мови тощо.
• Обробка природної мови (NLP).  Цей напрямок розвитку ШІ сфокусований на завданнях розуміння та розпізнавання людської мови. Вона дозволяє комп'ютерам аналізувати, розуміти та генерувати текст або усне мовлення. Основні завдання NLP включають розпізнавання, машинний переклад, аналіз тональності та генерацію тексту.
• Комп'ютерний зір. Це сфера застосування ШІ задля обробки візуальної інформації. Вона дозволяє машинам "бачити" та інтерпретувати зображення та відео. Комп’ютерний зір використовується для розпізнавання об'єктів, класифікації зображень, виявлення руху та інших завдань. 
• Експертні системи. В даній сфері ШІ застосовується для імітації процесу інтелектуального ухвалення рішень людиною. Система ШІ використовує базу знань та алгоритми для надання рекомендацій й розв'язання проблем.

Як ШІ змінює мобільну розробку? 

Стрімкий розвиток штучного інтелекту трансформує індустрію мобільної розробки одразу на двох рівнях. З одного боку, він надає розробникам нові можливості автоматизації, що усувають рутину, спрощують та прискорюють роботу над продуктом. З іншого боку, впровадження технологій штучного інтелекту у додатки відкриває небачений раніше функціонал й дозволяє вдосконалювати користувацький досвід. 

• Підвищення продуктивності розробки. Інструменти на базі ШІ відкривають для розробника потужні можливості розумної генерації коду, автоматизованого інтелектуального тестування та налагодження, аналітики продуктивності, ведення документації тощо. Так розробники можуть приділяти більше часу стратегічним, креативним питанням. Цикл створення продукту значно прискорюється завдяки використанню ШІ. 
• Нові можливості мобільних додатків. Наразі застосування штучного інтелекту у мобільних сервісах стало буденністю. Алгоритми ML аналізують поведінку користувачів, щоб надати персоналізований контент і рекомендації. Нейромережі вивели мобільну зйомку на небачений рівень. Чат-боти на базі ШІ та віртуальні помічники покращують взаємодію з користувачем. Технології розпізнавання голосу та зображень відкривають нові аспекти юзабіліті у взаємодії зі смартфоном. Розвиток ШІ також відкриває величезні перспективи для моніторингу безпеки у мережі. 

І це лише ті можливості, що лежать на поверхні. Надалі ми розглянемо їх більш детально. 

Основні технології штучного інтелекту у мобільних додатках

15 років тому навіть оптимістам було важко уявити, що рішення на базі ШІ стануть масовими. Тим паче, у мобільному форматі. Однак сьогодні це дійсність. Давайте розберемо основні сучасні сценарії роботи мобільних додатків, де використовується штучний інтелект. 

Машинне навчання в мобільних додатках

Рішення на базі ML активно використовуються для персоналізації контенту та покращення користувацького досвіду. Розумні алгоритми здатні аналізувати дані аудиторії, такі як історія переглядів, покупки та вподобання, аби надавати релевантні й затребувані рекомендації, формувати стрічку контенту тощо. Рекомендаційні алгоритми стали звичним механізмом в додатках для стрімінгу музики та відео, соцмережах, інтернет-магазинах тощо

Великі мовні моделі на кшталт GPT-4, що лежать в основі чатботів та різноманітних генераторів контенту, також базуються на просунутих алгоритмах машинного та глибокого навчання. Асистенти на базі ChatGPT усе частіше інтегруються у додатки будь-якого призначення.

Машинне та глибоке навчання відіграє ключову роль у роботі з візуальними даними. Додатки для фотографій використовують ML для розпізнавання облич та об'єктів, покращення якості зображень сортування контенту тощо. 

Крім того, ML використовується для виявлення шахрайства, підвищення безпеки та покращення UX. Банківські та фінансові додатки використовують ML для виявлення підозрілих транзакцій, а додатки для здоров'я - для аналізу даних користувачів та надання персоналізованих рекомендацій. Загалом, ML стає універсальним та незамінним інструментом побудови юзабіліті. 

Обробка природної мови

Можливості обробки природної мови за допомогою ШІ назавжди змінили взаємодію з мобільними додатками, зробивши її інтуїтивно зрозумілою та доступною. Голосові помічники та чат-боти з можливостями NLP дозволяють користувачам керувати додатками голосом, що особливо зручно в умовах обмежень використання сенсорного екрану. 

На NLP ґрунтуються сучасні механізми перекладу та локалізації контенту, що дозволяють користувачам спілкуватися різними мовами та спрощують адаптацію продуктів під різні регіони. Пошук та вилучення інформації стають більш ефективними завдяки можливості використання природних мовних запитів. Обробка мови дозволила створити сервіси для розпізнавання рукописного тексту, транскрибування аудіофайлів тощо. 

NLP робить взаємодію з додатками більш природною та зручною, дозволяючи користувачам спілкуватися з технологією так само як вони спілкуються з іншими людьми. Такі можливості потрібні буквально усюди, відтак функціонал для обробки природної мови отримав широке поширення у всіх сферах: від науки та освіти, до ритейлу та розваг. Саме NLP базуються численні мобільні сервіси та продукти: від Siri до Google Translate. 

Комп'ютерний зір

ШІ для комп'ютерного зору трансформує мобільні додатки, надаючи їм здатність "бачити" та "розуміти" світ навколо. Розпізнавання та класифікація об'єктів дозволяють додаткам миттєво інтерпретувати будь-які візуальну інформацію, що потрапляє в об’єктив камери: товари, людей, тварин, тексти тощо. 

• Доповнена реальність (AR) на основі комп'ютерного зору створює захоплюючий досвід, накладаючи віртуальні об'єкти на реальний світ, що використовується в іграх, покупках та навігації;
• Біометрична автентифікація, заснована на розпізнаванні облич, забезпечує безпечний та зручний доступ до особистих даних та додатків з високими стандартами безпеки; 
• Покращення фотографій та відео за допомогою автоматичної корекції кольору, видалення артефактів та розпізнавання об'єктів дозволяє користувачам створювати високоякісний контент без спеціальних навичок.

Відтак комп'ютерний зір робить взаємодію з мобільними додатками більш природною та інтуїтивною. Він відкриває безліч можливостей для створення інтуїтивно зрозумілих та корисних додатків.

Використання ШІ для персоналізації мобільних додатків

Вище ми вже зачепили такі можливості штучного інтелекту як персоналізація під індивідуальні потреби користувача. Давайте розберемось, як працює цей функціонал. 

Першим кроком є збір та аналіз великих обсягів даних про аудиторію. Він може зачіпати демографічну інформацію (вік, стать), історію пошуку (купівель, переглядів), сценарії взаємодії з додатком тощо. Алгоритми машинного навчання виявляють закономірності та тенденції в цих даних, формуючи уявлення про вподобання окремих сегментів аудиторії, і про кожного окремого користувача. 

Понад те, на основі аналізу даних спеціалізована модель ШІ створює детальні профілі користувачів, які відображають їхні інтереси, поведінку та інші характеристики. Алгоритми рекомендацій, такі як фільтрація на основі контенту, колаборативна фільтрація та гібридні алгоритми, використовують ці профілі для надання персоналізованих рекомендацій. Подібні механізми враховують широкий спектр факторів, включно з популярністю та актуальністю контенту, особистими уподобаннями користувача тощо. 

Алгоритми ШІ постійно вдосконалюються та оптимізуються на основі поведінкових метрик та відгуку користувачів, що дозволяє покращувати точність рекомендацій та адаптуватися до змін у потребах аудиторії. 

Покращення безпеки за допомогою ШІ в мобільних додатках

Розвиток технологій створює нові виклики в області кібербезпеки. Та з іншого боку штучний інтелект в додатку може стати надійною лінією захисту даних та транзакцій. Існує ціла низка рішень ШІ для моніторингу кібербезпеки та реагування на загрози. 

• Біометрична автентифікація, заснована на розпізнаванні обличчя та відбитків пальців за допомогою ШІ, забезпечує безпечний доступ, використовуючи алгоритми машинного навчання для підтвердження особи користувача. 
• Аналіз поведінки користувачів дозволяє ШІ створювати їхні профілі, виявляючи відхилення як підозрілу активність, а адаптивна автентифікація підлаштовує вимоги залежно від контексту, підвищуючи безпеку доступу до чутливих даних.

Виявлення аномалій та небезпечної активності є ще однією ключовою функцією ШІ. Алгоритми машинного навчання здатні аналізувати транзакції та поведінку користувачів, виявляючи потенційні шахрайські дії та кібератаки, такі як спроби зламу чи запуск шкідливого ПЗ. Моніторинг роботи додатків в реальному часі дозволяє миттєво фіксувати аномалії в їх роботі, такі як незвичайне навантаження або несанкціонований доступ, забезпечуючи швидке реагування на загрози.

Водночас ШІ може бути цінним інструментом автоматизованого pen-тестування, допомагаючи знаходити вразливості в коді та системах безпеки. Алгоритми сканують код та шукають відомі вразливості, а також виявляють нові, що дозволяє розробникам оперативно усувати потенційні загрози. З удосконаленням технологій платформи штучного інтелекту відіграватимуть все більш важливу роль у захисті користувачів та їхніх даних.

Штучний інтелект для вдосконалення UX/UI в мобільних додатках

Одним з найперспективніших напрямків використання штучного інтелекту в розробці є повна трансформація підходів до юзабіліті. Інтелектуальні інтерфейси та глибока автоматизація рутинних завдань за допомогою ШІ виводять досвід користування додатком на новий рівень. 

Розумні алгоритми дозволяють в реальному часі аналізувати дані про частоту використання функцій, час, проведений на екранах, та типові користувацькі шляхи, аби оптимізувати UX/UI. Це відкриває низку можливостей: 

• Побудова адаптивних інтерфейсів, які можуть динамічно реагувати на поведінку користувача. Як приклад, ШІ може виводити часто використовувані функції на головний екран, пропонувати підказки для складних елементів, а також змінювати елементи інтерфейсу залежно від часу доби та геолокації;
• Автоматизація регулярних взаємодій, що звільняє користувача від повторюваної активності в додатку. Автоматичне заповнення форм, розумні підказки щодо контекстних дій, релевантні сповіщення, ефективний пошук та сортування інформації – ось лише деякі приклади такої автоматизації;

Не варто забувати і про інші можливості ШІ, про які ми вже згадували вище: персоналізовані рекомендації щодо контенту, продуктів або послуг, комп’ютерний зір та голосове керування у комплексі створюють цілком новий рівень користувацького досвіду взаємодії з мобільним софтом. 

Майбутнє штучного інтелекту в мобільній розробці

Немає жодних сумнівів у тому, що найближче десятиліття стане добою революції ШІ. Щонайменше, про це свідчать цифри. Аналітики Grand View Research, наприклад, оцінюють глобальний ринок рішень ШІ для мобільного сегменту щонайменше у $16 млрд, та прогнозують йому винятковий середньорічний темп зростання (CAGR) у 26.9%. Відтак до 2030 року сукупні доходи ринку мають сягнути позначки у $84 млрд. 

Найближчими роками можливості штучного інтелекту в мобільних додатках вийдуть далеко за межі звичних функцій на кшталт голосових помічників та рекомендаційних алгоритмів. Поширення мереж 5G, Інтернету речей та граничних обчислень відкриє принципово нові можливості використання ШІ для роботи з даними, що оточують нас. AI та штучний інтелект у смартфоні стануть незамінним інструментом для усіх галузей без винятку: від онлайн-продажів до медицини та сільського господарства. 

Індустрія електроніки вже готується до цієї революції. Актуальні покоління мобільних чіпів для смартфонів від Apple, MediaTek та Qualcomm містять потужні нейронні процесорні блоки (NPU), призначені саме для ефективної роботи з алгоритмами ШІ. Якщо декілька років тому будь-який серйозний функціонал ШІ потребував “хмари”, то в нових гаджетах важкі алгоритми зможуть працювати локально (так званий Edge AI) – без затримок і з максимальною безпекою даних. 

Відтак застосування ШІ буде таким же повсюдним, як і застосування мобільних мереж. Штучний інтелект на Андроїд та iOS зробить смартфони ще розумнішими, ефективнішими та доступнішими.

Проблеми та виклики використання ШІ в мобільній розробці

Стрімкий розвиток технохолій несе не лише нові переваги, але й нові виклики. Як користуватися штучним інтелектом безпечно та відповідально? У контексті мобільної розробки це питання охоплює цілу низку проблем. 

• Етичні виклики. Одним з ключових етичних питань є упередженість алгоритмів, що може призвести до дискримінаційних результатів через навчання на незбалансованих даних. Також виникає проблема прозорості та підзвітності, оскільки складність ШІ-систем ускладнює розуміння їх рішень.
• Загрози конфіденційності даних. Штучний інтелект вимагає збору великих обсягів особистої інформації, і це проблема. Нехтування захистом даних може призвести до їх витоку. Понад те, завжди існує ризик використання даних без згоди користувачів. Ці фактори вимагають від розробників особливої відповідальності та прозорості у роботі.
• Технічні виклики. Наразі інтеграція ШІ в мобільні додатки залишається технічно складним завданням, що потребує значних ресурсів та рідкісних фахівців. Проблемою може стати оптимізація алгоритмів для ефективної роботи на мобільних платформах, особливо на пристроях з обмеженими ресурсами. Крім того, підтримка ШІ вимагає постійного оновлення та навчання алгоритмів, що створює додаткові технічні та організаційні труднощі.
• Виклики регуляції та комплаєнсу. Наразі єдині підходи до регуляції ШІ у світі відсутні, тож комплаєнс і правова база в цій сфері змінюються дуже швидко і суттєво відрізняються у різних країнах. Це створює складності для розробників, оскільки їм необхідно враховувати різноманітні місцеві закони та вимоги, щодо захисту даних та конфіденційності. Особливо гостро це питання стоїть у сферах, де ШІ використовується для обробки чутливих даних, таких як медицина, фінанси тощо.

Відтак у розробці мобільних додатків тепер необхідно враховувати плюси і мінуси штучного інтелекту. Остаточне подолання зазначених вище проблем у перспективі дозволить зробити ШІ цілком безпечними та ефективними. 

Як вибрати правильні інструменти для інтеграції ШІ в мобільні додатки

Сьогодні розробка мобільного додатку зі штучним інтелектом – це вже не таке складне завдання, як 5 років тому. Нині фахівцям доступні розвинуті інструменти та бібліотеки для роботи з ШІ, зокрема і з прицілом на мобільні платформи. Вибір оптимальних рішень залежить від конкретних завдань, вимог до продуктивності та доступних ресурсів.

Передусім розробка таких рішень покладається на найпопулярніші мови створення програм зі штучним інтелектом: Python, Java, C++, R тощо. Але це не все. Давайте розглянемо найпопулярніші актуальні інструменти для інтеграції ШІ в мобільний додаток. 

• TensorFlow Lite. Це оптимізована версія TensorFlow, розроблена спеціально для мобільних та вбудованих пристроїв. Вона призначена для таких задач як розпізнавання зображень та обробка природної мови, при тому відмінно підходить для обробки алгоритмів безпосередньо на мобільному пристрої. 
• Core ML (iOS). Офіційний фреймворк від Apple, призначений для інтеграції моделей машинного навчання в iOS, macOS, watchOS та tvOS додатки. Він забезпечує високу продуктивність та ефективне використання ресурсів заліза, і є абсолютно необхідним для розробників, що створюють додатки з ШІ для айфонів. 
• ML Kit (Android). Офіційний SDK від Google, що надає готовий набір API для реалізації загальних завдань машинного навчання, таких як розпізнавання тексту, облич, штрих-кодів тощо. ML Kit ідеально підходить для швидкої інтеграції основних функцій ШІ у додатки на Android, адже не потребує глибоких знань машинного навчання. 
• PyTorch Mobile. Це популярний фреймворк на Python, призначений для розробки та навчання нейронних мереж під мобільні додатки. Завдяки відносній простоті у використанні та гнучкості він часто використовується фахівцями у сфері Data Scinence. 

Як підібрати технологію під конкретне завдання? Давайте розберемо можливості основних бібліотек. 

• Для задач розпізнавання зображень та відео відмінним вибором є TensorFlow Lite або Core ML, що дозволяють виконувати моделі безпосередньо на пристрої. 

• ML Kit від Google пропонує готові API для базових функцій, таких як розпізнавання облич та об'єктів, спрощуючи інтеграцію. 

• Обробка природної мови (NLP) також може бути реалізована за допомогою TensorFlow Lite або ML Kit, залежно від складності завдання. 

• Персоналізація та рекомендації вимагають більш кастомного підходу, можна використовувати TensorFlow Lite або PyTorch Mobile для складних задач. 

При виборі бібліотек важливо враховувати обмеження мобільних пристроїв, такі як пам'ять та процесор, а також тестувати продуктивність на різних пристроях. Рекомендуємо обирати бібліотеки з хорошою документацією та активною спільнотою. 

Реальні приклади використання ШІ в мобільних додатках: досвід WEZOM

Сьогодні приклади застосування штучного інтелекту в мобайлі нікого не дивують: успішних продуктів сотні, а популярні сервіси в усіх cферах стрімко запускають власний функцінал на базі ШІ. Та ми можемо розказати про власні кейси реалізації додатків зі штучним інтелектом, що не мають прямих аналогів на ринку.

NutriTrack (NDA)

Цей мобільний стартап пропонує користувачам трекер здорового харчування із ШІ-асистентом, що може надавати персоналізовані рекомендації щодо дієти, раціону та режиму харчування. Найменування NutriTrack – вигадане, адже справжній бренд наших партнерів захищений NDA. Але ми цілком можемо розповісти про технічні рішення реального продукту. 

Зокрема, додаток інтегрований із такими API як Edamam Nutrition Analysis та Nutritionix. Завдяки цьому алгоритм ШІ може аналізувати щоденник дієти користувача, аби прораховувати обсяги спожитих калорій, білків, жирів та вуглеводів.

З огляду на дієтичні обмеження та цілі користувача алгоритм NutriTrack формує для нього індивідуальний план харчування, деталізуючи розклад та рекомендації щодо дієти. Внутрішній чат-бот додатка спрощує взаємодію та допомагає користувачу отримувати цілісну картину рекомендацій. Він також надсилає користувачу релевантні та своєчасні сповіщенняі. 

Такий функціонал виявився вкрай затребуваним, адже наявні на ринку трекери та калькулятори харчування були занадто складними та незручними. Відтак у перший місяць після релізу в App Store додаток скачали понад 50 тисяч унікальних користувачів. 

Voyage (NDA)

У цьому проєкті наш клієнт вирішив сумістити функціонал типового мобільного агрегатора авіаквитків із функціями розумного туристичного гіда на базі ШІ. Найменування Voyage також вигадане нашим дизайнером, оскільки реальний бренд клієнта перебуває під NDA. Однак кейс впровадження функціоналу ШІ у подорожі – цілком реальний. 

Головна фішка додатка – цифровий асистент на базі GPT-4, який допомагає користувачу спланувати поїздку з огляду на його особисті уподобання та мету подорожі. ШІ-помічник підбере релевантні туристичні активності, спланує графік подорожі та маршрути, підкаже актуальні ціни, допоможе з вибором готелю тощо. Зібрані рекомендації чатбот може упакувати у зручний покроковий путівник, який можна дивитися в застосунку або зберегти як PDF-файл. 

Відтак цифровий гід у смартфоні готовий замінити користувачу тревел-блоги та заощадити час на підготовці подорожі. Туристам більше не доведеться годинами шукати хороший в мережі готель та інфраструктуру, підбирати собі цікаві активності тощо. Рекомендаційні алгоритми ШІ беруть усе це на себе. 

А якщо ви шукаєте можливості створення власних додатків штучного інтелекту, або ж маєте блискучі ідеї – не гайте часу, обговоріть їх з нашою командою. Розробники WEZOM мають неймовірне портфоліо проєктів зі створення мобільних додатків для бізнесу. Зокрема – з унікальним функціоналом ШІ. 

Ми чудово розуміємо плюси та мінуси штучного інтелекту, адже неодноразово інтегрували його у реальні корпоративні рішення та стартапи. Звертайтеся по консультацію до WEZOM просто зараз. Наші менеджери радо вивчать ваш запит, зорієнтують у питаннях розробки, поділяться власним досвідом та запропонують практичні рішення.