【.com快译】当人们谈论今天的需求时，他们没有意识到他们在谈论昨天的未来。前沿之一是如何在当前运行的应用程序中实施和部署人工智能。人们需要更多地了解人工智能在移动应用程序开发行业中的作用，以及如何使用人工智能并从中受益。今天，人们生活在一个由机器及其理解人类行为的人工智能驱动的世界中。机器正在学习人们的行为，访问数据模式和习惯，努力让人们的生活更轻松。在日常生活中，人们可以使用手机识别语音、做出某些决定以及将一种语言翻译成另一种语言等。订餐应用程序可以提供餐厅详细信息并根据人们最近的搜索推荐食物，而打车应用程序如优步或Ola可以向人们展示乘车的实际位置，并根据骑手的当前位置推荐最近的乘车地点。最近的出租车。所有这些变化都是基于人工智能的应用，因为计算机系统的方法论已经转变为一种思维和学习方式。它的重点已经转移到基于对最终用户心理潜能和能力的研究和了解来开发智能程序，然后将这些程序作为内置智能功能实施到各种应用程序中，包括移动应用程序。人工智能的影响人工智能曾经被认为是最复杂的技术之一。然而，它现在已经成为人们日常生活的一部分，甚至没有意识到它的存在。查看统计数据，向人们展示AI的流行程度以及对人们生活的潜在影响。据市场研究公司MarketsandMarkets预测，到2025年，人工智能产业有潜力成为价值1900亿美元的产业。根据著名研究机构IDC的调查，到2021年，全球在人工智能上的支出可能达到576亿美元美元。据DCCorporation2019年发布的调查报告显示，超过40%的数字化转型计划将人工智能作为辅助技术。DCCorporation预测，到2021年，75%的业务应用程序将以某种方式使用人工智能。超过80%的技术和商业领袖表示，人工智能将帮助他们提高生产力并创造数百万个工作岗位。超过80%的营销专家认为聊天机器人软件彻底改变了消费者体验，他们计划在2020年采用此类工具。Gartner的调查报告显示，到2020年，超过40%的移动应用程序将由基于云的神经网络驱动网络。人工智能的类型随着智能、数据建模、机器学习和云计算解决方案等领域的技术进步，人工智能与移动应用相结合已成为现实。组织可以在移动应用程序中使用大致三种类型的人工智能技术。(1)狭义人工智能(NAI)狭义人工智能(NAI)用于指定处理单一或有限任务的系统。它提供了一种将机器学习功能引入移动平台的算法。例如，谷歌的翻译引擎、亚马逊的Alexa或苹果的iOSSiri。（2）通用人工智能（AGI）通用人工智能（AGI）是一种算法，它帮助人们利用机器的想象智能来理解或学习人类可以完成的任何智能任务。示例包括面部识别工具和Snapchat过滤器。(3)超级智能(ASI)超级智能(ASI)是一种基于软件的人工智能系统，可以在一系列活动中超越人类智能。示例包括IBMWatson、GoogleRankbrain或MicrosoftCortana。移动应用中可用的人工智能技术人工智能具有显着改善用户体验的能力，是解决各种问题和任务的工具。这里有一些实用的AI技术，可以集成这些技术来改进移动应用程序开发过程。(1)语音识别技术语音识别技术是当今手机中最流行的技术之一。人们可以轻松地在移动应用程序中采用语音控制系统。例如，Alexa、Siri或Cortana系统可以观察和解码人类语音并将其转换为计算机可以理解的格式。人们可以通过语音命令表达他们的需求，这项技术可以帮助移动应用程序采取响应行动。(2)自然语言生成(NLG)自然语言生成(NLG)是一种将结构化数据转换为自然语言的软件过程。它用于为组织开发长篇内容，自动化他们的自定义报告，并为Web或移动应用程序生成内容。这对客户服务应用程序来说是一个很大的好处。它帮助人们创建报告和市场评论。(3)生物识别技术生物识别技术使人们能够识别、分析和测量人类行为和身体形状和结构的物理方面。该技术适用于图像、识别传感器、语音和手势控制。它还用于访问控制；人们在他们的智能手机中采用这项技术，用户可以通过面部识别锁定/解锁他们的手机。该技术还用于进行市场调查。(4)文本分析和自然语言处理该技术可以帮助人们在搜索引擎上找到他们想要的信息，然后借助结构化的纯文本生成新闻或故事。这项技术最常见的用途是在GPS导航应用程序中，例如谷歌地图，用户可以在其中说出目的地来获取方向。该技术了解人类的请求，然后进一步处理它们以提供所需的结果。该技术还用于安全和欺诈检测系统。(5)虚拟助手和聊天机器人这些也是最常见的集成到移动应用程序中的技术。这是业务应用程序的重要工具，因为它可以与用户在线交互。它还可用于从用户或在线社区获取反馈。组织正在采用聊天机器人和虚拟助手来增强最终用户体验。(6)图像识别技术图像识别技术可以帮助处理数字图像或视频中的对象和功能。移动应用程序中最常见的用法是红外代码扫描仪或车牌扫描仪。它可用于诊断疾病以及分析和识别人脸。它还可用于分析支付和图像，以检查信用卡和其他支付选项。(7)情感识别如今，情感识别是移动应用中最有趣和最常用的技术之一。该技术允许软件通过使用高级图像处理或音频数据来观察和评估人脸的情绪。它捕捉人类的感官变化，然后帮助移动应用程序改变面部、手势或声音。(8)机器学习平台组织如果拥有足够的算法、工具和API，可以基于机器学习平台和模型设计模型并将其部署到移动应用程序中。今天还有各种用于预测或分类的移动应用程序。(9)人工智能优化手机硬件虽然人工智能在手机硬件上的应用还处于起步阶段，但我们可以看到高级人工智能的出现，尤其是在摄影硬件上。一些移动设备制造商正在设计AI优化的GPU和其他设备，以轻松运行面向AI的计算功能。几家大型移动设备制造商，如三星和苹果，正在与主要芯片制造商合作，在实施深度学习方法的同时，针对他们的AI特定需求优化硬件。知名芯片制造商高通和英伟达推出了人工智能优化硬件，可以在智能手机上运行机器学习工作负载。(10)决策管理这是人工智能最重要的方面之一。一些行业组织正在开发可以将逻辑和规则注入人工智能系统的引擎，并通过其自动化决策能力帮助组织和用户做出决策。为什么在移动应用程序中使用人工智能：组织的角度如果从组织的角度讨论这个问题，那么以下是组织或初创公司在移动应用程序中实施人工智能时可以使用的好处：促进销售和营销：在组织中使用销售和营销运营中的人工智能可以帮助显着改善统计数据。项目融资更容易：如今，实施人工智能的初创企业更容易获得融资，因此市场竞争将会加剧。增强的用户体验：人工智能改进了应用程序的功能并改善了用户体验。增强的安全性：人工智能可以帮助组织提高最终用户的安全性并检测恶意交易。人力资源：人工智能可以帮助人们减少重复性工作，优化人力资源，帮助控制流程中的成本。如何集成人工智能并开发移动应用程序可以使用以下步骤在移动应用程序项目中实施和集成人工智能。(1)认识到要解决的问题可以将人工智能作为一种或多种功能应用于移动应用程序中。但是，建议一次性实施AI以防止复杂性并充分利用AI的所有优势。分阶段实施人工智能可能会增加复杂性，人们应该意识到在移动应用程序中使用人工智能技术需要解决的问题，并且应该在集成过程开始之前评估服务的投资回报率和价值。(2)了解对AI的期望毫无疑问，AI是一项极具影响力的技术，它无疑可以改进现有应用程序并将其提升到一个新的水平。然而，重要的是要了解人工智能的潜力以及从中寻求的改进类型。人们可以评估现有应用程序的功能，并关注可以添加到拟议应用程序中以利用人工智能的功能或特性。组织可以进行彻底的市场分析，以了解市场上是否已经实施了类似的实施，它可以为消费者提供什么。组织必须分析是否真的需要人工智能、机器学习、图像处理和模式识别，以及可以预期的收益和投资回报率。这是确定问题及其实施范围的基本步骤。(3)了解移动应用程序中数据的本质数据是人工智能的基础，了解数据的流动对组织来说非常重要。人工智能对数据进行操作，其工作模型随着移动应用程序中数据性质的变化而变化。一旦评估了数据流，就必须考虑数据的细化。组织必须确保AI模块提供干净、信息丰富且不重复的数据。(4)BeyondAI-basedAPIs市场上有多种与AI相关的API，但是使用基于AI的API并不能保证一个完整的基于AI的解决方案。组织应将更多资源投入到数据建模和人工智能的其他相关方面，以开发真正的智能系统。人工智能升级的可行性研究在组织具备基本先决条件后，应进行彻底的可行性测试。该测试可以帮助组织了解AI实施是否会改善最终用户体验并增加用户参与度。成功的升级或迁移可以让最终用户满意并吸引更多潜在用户使用您的移动应用程序。这里需要做一个评估，如果升级没有提升移动应用的效率和功能，那么花钱和精力就没有意义了。组织还需要分析当前资源是否可以启动和交付预期的AI实施，或者组织是否需要外部资源来增强能力。如果需要，对采用新资源或将工作外包给服务提供商持开放态度。组织聘请AI和ML专家、制定实施策略、完成初步分析并了解其技术要求后，应聘请AI/ML专家开发应用程序。重要的是将开发工作委托给具有AI专业知识和经验的服务提供商，然后只有组织才能实现它想要的产品。开发团队应由软件顾问、设计师和人工智能专家以及项目管理资源组成，他们可以帮助组织制定项目战略并按照既定计划开展工作。他们应该对用户行为、应用程序期望和所需的个性化水平进行分析。(1)数据集成与安全有一个明确的数据组织模型非常重要。组织必须确保对现有数据进行适当的管理，如果管理不当，可能会影响AI部署的效率和有效性。关注数据集和数据库及其结构至关重要。结构良好、组织良好的数据及其集成将提高应用程序性能并确保获得更高质量的结果。数据安全是另一个应该优先考虑的重要方面。组织需要采用正确的策略来集成当前的安全标准，使应用程序能够抵御网络攻击并足够安全以应对安全挑战。(2)一旦在实施阶段完成了所有必要的分析和其他任务，组织就可以继续进行开发工作。在将它们引入实时环境之前，仔细测试和部署这些实现的结果非常重要。建议在将人工智能功能集成到建议的移动应用程序之前使用适当的强大分析系统。这将帮助组织分析AI集成的利弊，并帮助组织在未来做出更好的决策。(3)使用正确的辅助技术组织必须选择正确的技术和工具集来开发所需的数字解决方案。为了使组织的移动应用程序保持一致，其计算服务、云计算基础设施、数据存储、开发堆栈、数据库、备份软件、安全工具和其他优化解决方案必须可靠、稳健且面向未来。如果不选择合适的技术和工具集，组织采用的应用程序将在性能方面受到影响。(4)启用指标来评估AI集成的有效性评估AI集成的性能确实是一项重要的任务，只有在组织拥有正确的指标后才能评估性能。组织可以根据指标审查和评估AI集成的性能，并在需要时做出适当的决策。(5)从数据科学家那里获得帮助数据科学家可以帮助组织改进他们的数据并满足他们的数据管理要求。数据在AI实施中起着最重要的作用，组织需要合适的专业知识来满足这些要求。(6)数据扩充数据扩充帮助开发人员在不收集新数据的情况下管理数据的多样性。填充、翻转和修剪等多种数据增强技术可用于各种数据的大型神经网络。组织必须在其系统中有足够的规定，以确保在各种数据和环境中正常运行。可以使用的工具组织可以在移动应用程序项目中使用以下工具来实现人工智能和机器学习：(1)IBMWatson：帮助组织开发和训练人工智能模型，提供在集成环境中准备和分析数据的能力.(2)TensorFlow：一个面向人工智能和机器学习的开源平台，提供灵活的资源生态系统，可以帮助开发者构建基于人工智能/机器学习的移动应用程序。(3)Azure：核心人工智能云计算服务，允许组织构建和部署人工智能/机器学习模型和解决方案。(4)API.ai：使用人工智能/机器学习算法评估和匹配用户需求，帮助组织据此开发动态的人工智能/机器学习模型。(5)Clarifai：一个人工智能企业平台，使用先进的机器学习来理解文本、图像和视频。(6)WIT.ai：Facebook拥有的聊天机器人框架和自然语言接口，开发者可以利用其自然语言处理能力将句子转换为结构化数据。(7)AmazonAI：提供多种人工智能服务，为组织的应用提供智能化服务。它的人工智能服务可以很容易地与组织的应用程序集成，以解决复杂的问题。结论人工智能的主要目标是使计算机网络和设备更加智能，并确保它们以最佳方式相互协调。它为组织提供了一种增强人类活动的方法。随着人工智能及相关技术的发展，人类的工作和生活将带来革命性的变化。在业务应用程序中实施人工智能可以通过多种方式使组织受益。至少可以说，它可以帮助组织了解最终用户的行为并提供更好的搜索、数字营销和个性化功能。区块链和加密货币的兴起使得银行和金融机构有必要利用人工智能和机器学习来了解用户行为并增强安全性。上面解释了AI的重要性，并提供了一些有用的技巧，将AI集成到组织的移动应用程序中，以及AI可以在移动应用程序中扮演什么角色。希望帮助组织确定将人工智能与其移动应用程序集成的正确方法。原标题：如何在移动应用开发中实现人工智能，作者：SatyamChaturvedi
