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【51CTO.com快譯】當(dāng)人們談?wù)摦?dāng)今的需求時，并沒有意識到正在討論昨天的未來。其中一個前沿技術(shù)就是如何在當(dāng)前運行的應(yīng)用程序中實現(xiàn)和部署人工智能。人們需要進一步了解人工智能在移動應(yīng)用程序開發(fā)行業(yè)中的作用，以及如何使用它們并從中獲益。

人們?nèi)缃裆钤谝粋€由機器及其理解人類行為的人工智能驅(qū)動的世界。機器正在學(xué)習(xí)人們的行為，訪問數(shù)據(jù)模式和習(xí)慣，致力使人們的生活更輕松。

在日常生活中，人們可以通過手機識別語音，做出某些決定，以及將一種語言翻譯成另一種語言等。訂餐應(yīng)用程序可以提供餐廳的詳細信息，根據(jù)人們最近的搜索記錄來推薦食物，像Uber或Ola等出租車應(yīng)用程序可以向人們顯示乘車的實際位置，并根據(jù)乘車人當(dāng)前的位置推薦離其最近的出租車。

所有這些變化都是基于人工智能的應(yīng)用，因為計算機系統(tǒng)的方法論已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)樗伎己蛯W(xué)習(xí)模式。其重點已經(jīng)轉(zhuǎn)移到基于對最終用戶的心理潛力和能力的研究和知識開發(fā)智能程序，然后在各種應(yīng)用程序(包括移動應(yīng)用程序)中作為內(nèi)置智能功能來實施。

人工智能的影響

人工智能曾經(jīng)被認(rèn)為是最復(fù)雜的技術(shù)之一。然而現(xiàn)在已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?，甚至沒有意識到它的存在。查看統(tǒng)計數(shù)據(jù)，它們將向人們展示人工智能的流行程度以及對人們生活的潛在影響。

• 根據(jù)市場研究機構(gòu)Markets and Markets公司的研究，到2025年，人工智能行業(yè)有可能成為1900億美元的產(chǎn)業(yè)。
• 根據(jù)著名研究機構(gòu)IDC公司的調(diào)查，到2021年，全球在人工智能方面的支出可能達到576億美元。
• DC公司在2019年發(fā)布的調(diào)查報告表明，40%以上的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃都使用人工智能作為輔助技術(shù)。
• DC公司預(yù)測，到2021年，75%的商業(yè)應(yīng)用程序?qū)⒃谀撤N程度上使用人工智能。
• 80%以上的技術(shù)和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示，人工智能將幫助他們提高生產(chǎn)力，并創(chuàng)造數(shù)百萬個工作崗位。
• 80%以上的營銷專家認(rèn)為，聊天機器人軟件徹底改變了消費者的體驗，他們計劃在2020年采用此類工具。
• Gartner公司的調(diào)查報告表明，2020年，40%以上的移動應(yīng)用程序?qū)⒂苫谠朴嬎愕纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持。

人工智能的類型

隨著智能、數(shù)據(jù)建模、機器學(xué)習(xí)和云計算解決方案等領(lǐng)域的技術(shù)進步，人工智能與移動應(yīng)用程序相結(jié)合已經(jīng)成為現(xiàn)實。組織可以在移動應(yīng)用程序中使用的人工智能技術(shù)大致分為三種。

(1)狹義人工智能(NAI)

狹義人工智能(NAI)用于指定處理單個或有限任務(wù)的系統(tǒng)。它提供了一種將機器學(xué)習(xí)功能引入移動平臺的算法。例如，谷歌的翻譯引擎、亞馬遜Alexa或蘋果的iOS Siri。

(2)通用人工智能(AGI)

通用人工智能(AGI)是一種算法，它幫助人們利用機器的假想智能，可以理解或?qū)W習(xí)人類可以完成的任何智能任務(wù)。例如面部識別工具和Snapchat過濾器。

(3)超人工智能(ASI)

超人工智能(ASI)是一個基于軟件的人工智能系統(tǒng)，可以在一系列活動中超越人類智能。例如IBM Watson、Google Rankbrain或Microsoft Cortana。

可在移動應(yīng)用程序中使用的人工智能技術(shù)

人工智能具有顯著改善用戶體驗的能力，是解決各種問題和任務(wù)的工具。以下是一些實用的人工智能技術(shù)，它們可以集成起來改進移動應(yīng)用程序的開發(fā)過程。

(1)語音識別技術(shù)

語音識別技術(shù)是當(dāng)今手機中最流行的技術(shù)之一。人們可以很容易地采用移動應(yīng)用程序中的語音控制系統(tǒng)。例如，Alexa、Siri或Cortana系統(tǒng)可以觀察和解碼人類的語音，并將其轉(zhuǎn)換為計算機可以理解的格式。人們可以通過語音命令來表達其需求，這項技術(shù)可以幫助移動應(yīng)用程序采取響應(yīng)性措施。

(2)自然語言生成(NLG)

自然語言生成(NLG)是一種將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然語言的軟件過程。它用于為組織開發(fā)長格式內(nèi)容，使其自定義報告自動化，并為Web或移動應(yīng)用程序生成內(nèi)容。這對于客戶服務(wù)應(yīng)用程序來說是一個很大的好處。它幫助人們創(chuàng)建報告和市場評論。

(3)生物識別技術(shù)

生物識別技術(shù)使人們能夠識別、分析和測量人類行為以及身體形狀和結(jié)構(gòu)的物理方面。這項技術(shù)適用于圖像、識別傳感器、語音和手勢控制。它也用于訪問控制;人們在智能手機采用這項技術(shù)，用戶可以通過人臉識別鎖定/解鎖手機。該技術(shù)也被用來進行市場調(diào)查。

(4)文字分析和自然語言處理

這項技術(shù)可幫助人們在搜索引擎上找到所需的信息，然后借助結(jié)構(gòu)化的純文本生成新聞或故事。這項技術(shù)最常見的用法是用于GPS導(dǎo)航應(yīng)用程序(例如Google Maps)，在這一應(yīng)用程序中，用戶可以說出目的地得到導(dǎo)航。這項技術(shù)理解人類的要求，然后進一步處理以提供所需的結(jié)果。這種技術(shù)還用于安全和欺詐檢測系統(tǒng)。

(5)虛擬助理和聊天機器人

這也是集成到移動應(yīng)用程序中的最常見技術(shù)。這是用于業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的重要工具，因為可以與用戶在線交互。還可以用于獲取用戶或在線社區(qū)的反饋。組織采用聊天機器人和虛擬助理增強最終用戶的體驗。

(6)圖像識別技術(shù)

圖像識別技術(shù)可以幫助處理數(shù)字圖像或視頻中的對象和功能。在移動應(yīng)用程序中最常見的用法是紅外代碼掃描儀或車牌掃描儀。它可以用來診斷疾病以及分析和識別面部。它還可以用于分析付款和圖像，用于檢查信用卡和其他付款選項。

(7)情緒識別

如今，情緒識別是移動應(yīng)用程序中最有趣且最常用的技術(shù)之一。該技術(shù)允許軟件通過使用高級圖像處理或音頻數(shù)據(jù)來觀察和評估人臉的情緒。它捕獲了人類的感官變化，然后幫助移動應(yīng)用程序在面部、手勢或聲音上做出改變。

(8)機器學(xué)習(xí)平臺

組織如果擁有足夠的算法、工具和API，可以根據(jù)機器學(xué)習(xí)平臺和模型將模型設(shè)計和部署到移動應(yīng)用程序中。如今還有各種用于預(yù)測或分類的移動應(yīng)用程序。

(9)人工智能優(yōu)化移動硬件

雖然人工智能在移動硬件中的應(yīng)用還處于初級階段，但是可以看到高級人工智能的出現(xiàn)，特別是在攝影硬件方面。一些移動設(shè)備制造商正在設(shè)計人工智能優(yōu)化的GPU和其他設(shè)備，以輕松運行面向人工智能的計算功能。三星和蘋果等幾家大型移動設(shè)備制造商正在與主要芯片制造商合作，優(yōu)化硬件，以滿足其特定于人工智能的需求，同時實施深度學(xué)習(xí)方法。著名芯片制造商高通公司(Qualcomm)和英偉達(Nvidia)公司推出了人工智能優(yōu)化硬件，可以在智能手機上運行機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。

(10)決策管理

這是人工智能最重要的方面之一。一些行業(yè)組織正在開發(fā)能夠?qū)⑦壿嫼鸵?guī)則注入人工智能系統(tǒng)的引擎，并通過其自動化決策能力幫助組織和用戶做出決策。

為什么在移動應(yīng)用程序中使用人工智能：組織的觀點

如果從組織的角度進行討論，那么以下是組織或初創(chuàng)公司在移動應(yīng)用程序中實現(xiàn)人工智能時可以使用的好處：

• 促進銷售和營銷：在組織的銷售和營銷運營中使用人工智能有助于顯著改善統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
• 項目融資更容易：如今，實施人工智能的初創(chuàng)企業(yè)更容易獲得融資，因此市場競爭將會加劇。
• 增強用戶體驗：人工智能改善應(yīng)用程序的功能，并改善了用戶體驗。
• 增強的安全性：人工智能可以幫助組織改善最終用戶的安全性，并檢測惡意交易。
• 人力資源：人工智能可以幫助人們減少重復(fù)的任務(wù)并優(yōu)化人力資源，從而在過程中幫助控制成本。

如何集成人工智能和開發(fā)移動應(yīng)用程序

可以使用以下步驟在移動應(yīng)用程序項目中實現(xiàn)和集成人工智能。

(1)認(rèn)識要解決的問題

可以將人工智能作為一種或多種功能應(yīng)用到移動應(yīng)用程序中。但是，建議一次性實施人工智能，以防止復(fù)雜性，并充分利用人工智能的所有優(yōu)勢。分階段實施人工智能可能會增加復(fù)雜性，人們應(yīng)該認(rèn)識到需要在移動應(yīng)用程序中使用人工智能技術(shù)解決的問題，并且應(yīng)該在集成過程開始之前評估投資回報率和服務(wù)價值。

(2)了解對人工智能的期望

毫無疑問，人工智能是一種極有影響力的技術(shù)，它無疑可以改善現(xiàn)有的應(yīng)用程序并將其提升到一個新的水平。但是，重要的是要了解人工智能的潛力以及從中尋求的改進類型。人們可以評估現(xiàn)有應(yīng)用程序的功能，并關(guān)注可以在建議的應(yīng)用程序中添加的功能或特性，以利用人工智能的優(yōu)勢。組織可以進行徹底的市場分析，以了解是否已經(jīng)在市場上實施了類似的實施，可以為消費者提供什么服務(wù)。組織必須分析是否確實需要人工智能、機器學(xué)習(xí)、圖像處理和模式識別，以及可以期望的收益和投資回報率。這是確定問題及其實施范圍的基本步驟。

(3)了解移動應(yīng)用程序中數(shù)據(jù)的性質(zhì)

數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，對于組織來說了解數(shù)據(jù)的流向非常重要。人工智能對數(shù)據(jù)進行操作，其工作模式隨著移動應(yīng)用程序中數(shù)據(jù)性質(zhì)的轉(zhuǎn)變而改變。一旦評估了數(shù)據(jù)流，就必須考慮數(shù)據(jù)的細化。組織必須確保人工智能模塊提供干凈、信息豐富、不重復(fù)的數(shù)據(jù)。

(4)超越基于人工智能的API

市場上有多個與人工智能相關(guān)的API，但是使用基于人工智能的API并不能保證具有完善的基于人工智能的解決方案。組織應(yīng)該投入更多資源來進行數(shù)據(jù)建模和人工智能的其他相關(guān)方面的工作，以開發(fā)真正智能的系統(tǒng)。

人工智能升級的可行性研究

在組織具備基本的先決條件之后，應(yīng)該執(zhí)行徹底的可行性測試，這一測試可以幫助組織了解人工智能實施是否會改善最終用戶體驗，并增加用戶參與度。成功進行升級或遷移可以使最終用戶滿意，并吸引更多潛在用戶使用移動應(yīng)用程序。需要在這里進行評估，如果升級不能提高移動應(yīng)用程序的效率和功能，則沒有必要為此花費費用和精力。組織還需要分析當(dāng)前的資源是否能夠啟動并交付預(yù)期的人工智能實施，或者組織是否需要外部資源來增強能力。如果需要的話，那么應(yīng)該采取開放態(tài)度，以采用新資源或?qū)⒐ぷ魍獍o服務(wù)商。

組織聘請人工智能和機器學(xué)習(xí)專家，并制定實施策略，完成初步分析并且了解其技術(shù)要求之后，應(yīng)該聘請人工智能/機器學(xué)習(xí)專家開發(fā)應(yīng)用程序。重要的是將開發(fā)工作委托給具有人工智能專業(yè)知識和經(jīng)驗的服務(wù)商，然后只有組織才能實現(xiàn)其想要的產(chǎn)品。開發(fā)團隊?wèi)?yīng)由軟件顧問、設(shè)計師和人工智能專家以及項目管理資源組成，他們可以幫助組織根據(jù)已定義的計劃制定項目戰(zhàn)略并開展工作。他們應(yīng)該執(zhí)行用戶行為分析、應(yīng)用程序期望以及所需個性化級別的分析。

(1)數(shù)據(jù)集成與安全

擁有確定的數(shù)據(jù)組織模型非常重要。組織必須確保對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)墓芾恚绻芾聿划?dāng)，可能會影響人工智能部署的效率和有效性。專注于數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)庫及其結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。而結(jié)構(gòu)良好、組織有序的數(shù)據(jù)及其集成將會提高應(yīng)用程序的性能，并可以確保更高質(zhì)量的結(jié)果。數(shù)據(jù)安全性是另一個重要方面，應(yīng)該優(yōu)先考慮。組織需要采取正確的策略來集成當(dāng)前的安全標(biāo)準(zhǔn)，以使應(yīng)用程序具有抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的能力和足夠的安全性，以應(yīng)對安全挑戰(zhàn)。

(2)實施階段

一旦完成了所有必要的分析和其他任務(wù)，組織就可以繼續(xù)進行開發(fā)工作。在引入實時環(huán)境之前，仔細測試和部署這些實施的結(jié)果很重要。建議在將人工智能功能集成到建議的移動應(yīng)用程序之前，使用適當(dāng)?shù)膹姶蠓治鱿到y(tǒng)。這將幫助組織分析人工智能集成的利弊，并幫助組織在未來做出更好決策。

(3)使用正確的輔助技術(shù)

組織必須選擇正確的技術(shù)和工具集來開發(fā)所需的數(shù)字解決方案。為了使組織移動應(yīng)用程序保持一致，其計算服務(wù)、云計算基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)存儲、開發(fā)堆棧、數(shù)據(jù)庫、備份軟件、安全工具和其他優(yōu)化解決方案必須可靠、健壯并且經(jīng)得起未來考驗。如果沒有選擇適當(dāng)?shù)募夹g(shù)和工具集，組織采用的應(yīng)用程序在性能方面將產(chǎn)生不利影響。

(4)使指標(biāo)能夠評估人工智能集成的有效性

評估人工智能集成的性能確實是一項重要工作，只有在組織擁有合適的指標(biāo)后才能評估性能。組織可以根據(jù)指標(biāo)審查和評估人工智能集成的性能，并在需要時做出適當(dāng)?shù)臎Q定。

(5)獲得數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助

數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助組織完善數(shù)據(jù)，并滿足其數(shù)據(jù)管理要求。數(shù)據(jù)在人工智能實施中扮演著最重要的角色，組織需要正確的專業(yè)知識來滿足這些要求。

(6)數(shù)據(jù)擴充

數(shù)據(jù)擴充可幫助開發(fā)人員在不收集新數(shù)據(jù)的情況下管理數(shù)據(jù)的多樣性。諸如填充、翻轉(zhuǎn)和修剪之類的幾種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可用于處理各種數(shù)據(jù)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。組織必須在系統(tǒng)中做好足夠的準(zhǔn)備，以確保在各種數(shù)據(jù)和環(huán)境下都能正常運行。

可以使用的工具

組織可以在移動應(yīng)用程序項目中使用以下工具來實現(xiàn)人工智能和機器學(xué)習(xí)：

(1)IBM Watson：幫助組織開發(fā)和訓(xùn)練人工智能模型，提供在集成環(huán)境中準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)的功能。

(2)TensorFlow：用于人工智能和機器學(xué)習(xí)的開源平臺，提供了靈活的資源生態(tài)系統(tǒng)，可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建基于人工智能/機器學(xué)習(xí)的移動應(yīng)用程序。

(3)Azure：核心的人工智能云計算服務(wù)，可讓組織構(gòu)建和部署人工智能/機器學(xué)習(xí)模型和解決方案。

(4)API.ai：使用人工智能/機器學(xué)習(xí)算法評估和匹配用戶需求，并幫助組織相應(yīng)地開發(fā)動態(tài)人工智能/機器學(xué)習(xí)模型。

(5)Clarifai：用于人工智能的企業(yè)平臺，它使用高級機器學(xué)習(xí)來理解文本、圖像和視頻。

(6)WIT.ai：Facebook公司擁有的聊天機器人框架和自然語言界面，開發(fā)人員可以使用其自然語言處理功能將句子轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

(7)Amazon AI：提供多種人工智能服務(wù)，為組織的應(yīng)用程序提供智能服務(wù)。其人工智能服務(wù)可以輕松地與組織的應(yīng)用程序集成以解決復(fù)雜的問題。

結(jié)論

人工智能的主要目標(biāo)是使計算機網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備變得更加智能，并確保它們以最佳方式相互協(xié)調(diào)。它為組織提供了一種增加人類活動的方法。隨著人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，人類的工作和生活將帶來革命性的改變。

在業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中實現(xiàn)人工智能可以通過多種方式為組織帶來收益。至少可以說，它可以幫助組織了解最終用戶的行為，并提供更好的搜索、數(shù)字營銷以及個性化功能。區(qū)塊鏈和加密貨幣的興起使得銀行和金融機構(gòu)有必要利用人工智能和機器學(xué)習(xí)來了解用戶行為，并增強安全性。

以上解釋了人工智能的重要性，并提供了一些有用的技巧，對將人工智能集成到組織的移動應(yīng)用程序中以及人工智能在移動應(yīng)用程序中可以扮演什么角色進行闡述。希望可以幫助組織確定將人工智能與其移動應(yīng)用程序集成的正確方法。

原文標(biāo)題：How to Implement Artificial Intelligence in Mobile Application Development，作者：Satyam Chaturvedi

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