[[382351]]

【51CTO.com快譯】當人們談論當今的需求時，并沒有意識到正在討論昨天的未來。其中一個前沿技術就是如何在當前運行的應用程序中實現和部署人工智能。人們需要進一步了解人工智能在移動應用程序開發行業中的作用，以及如何使用它們并從中獲益。

人們如今生活在一個由機器及其理解人類行為的人工智能驅動的世界。機器正在學習人們的行為，訪問數據模式和習慣，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。訂餐應用程序可以提供餐廳的詳細信息，根據人們最近的搜索記錄來推薦食物，像Uber或Ola等出租車應用程序可以向人們顯示乘車的實際位置，并根據乘車人當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用，因為計算機系統的方法論已經轉變為思考和學習模式。其重點已經轉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智能程序，然后在各種應用程序(包括移動應用程序)中作為內置智能功能來實施。

人工智能的影響

人工智能曾經被認為是最復雜的技術之一。然而現在已經成為人們日常生活的一部分，甚至沒有意識到它的存在。查看統計數據，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。

• 根據市場研究機構Markets and Markets公司的研究，到2025年，人工智能行業有可能成為1900億美元的產業。
• 根據著名研究機構IDC公司的調查，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年發布的調查報告表明，40%以上的數字化轉型計劃都使用人工智能作為輔助技術。
• DC公司預測，到2021年，75%的商業應用程序將在某種程度上使用人工智能。
• 80%以上的技術和企業領導者表示，人工智能將幫助他們提高生產力，并創造數百萬個工作崗位。
• 80%以上的營銷專家認為，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公司的調查報告表明，2020年，40%以上的移動應用程序將由基于云計算的神經網絡提供支持。

人工智能的類型

隨著智能、數據建模、機器學習和云計算解決方案等領域的技術進步，人工智能與移動應用程序相結合已經成為現實。組織可以在移動應用程序中使用的人工智能技術大致分為三種。

(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的系統。它提供了一種將機器學習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，可以理解或學習人類可以完成的任何智能任務。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，可以在一系列活動中超越人類智能。例如IBM Watson、Google Rankbrain或Microsoft Cortana。

可在移動應用程序中使用的人工智能技術

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的工具。以下是一些實用的人工智能技術，它們可以集成起來改進移動應用程序的開發過程。

(1)語音識別技術

語音識別技術是當今手機中最流行的技術之一。人們可以很容易地采用移動應用程序中的語音控制系統。例如，Alexa、Siri或Cortana系統可以觀察和解碼人類的語音，并將其轉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，這項技術可以幫助移動應用程序采取響應性措施。

(2)自然語言生成(NLG)

自然語言生成(NLG)是一種將結構化數據轉換為自然語言的軟件過程。它用于為組織開發長格式內容，使其自定義報告自動化，并為Web或移動應用程序生成內容。這對于客戶服務應用程序來說是一個很大的好處。它幫助人們創建報告和市場評論。

(3)生物識別技術

生物識別技術使人們能夠識別、分析和測量人類行為以及身體形狀和結構的物理方面。這項技術適用于圖像、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，用戶可以通過人臉識別鎖定/解鎖手機。該技術也被用來進行市場調查。

(4)文字分析和自然語言處理

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

(5)虛擬助理和聊天機器人

這也是集成到移動應用程序中的最常見技術。這是用于業務應用程序的重要工具，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

圖像識別技術可以幫助處理數字圖像或視頻中的對象和功能。在移動應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，情緒識別是移動應用程序中最有趣且最常用的技術之一。該技術允許軟件通過使用高級圖像處理或音頻數據來觀察和評估人臉的情緒。它捕獲了人類的感官變化，然后幫助移動應用程序在面部、手勢或聲音上做出改變。

(8)機器學習平臺

組織如果擁有足夠的算法、工具和API，可以根據機器學習平臺和模型將模型設計和部署到移動應用程序中。如今還有各種用于預測或分類的移動應用程序。

(9)人工智能優化移動硬件

雖然人工智能在移動硬件中的應用還處于初級階段，但是可以看到高級人工智能的出現，特別是在攝影硬件方面。一些移動設備制造商正在設計人工智能優化的GPU和其他設備，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備制造商正在與主要芯片制造商合作，優化硬件，以滿足其特定于人工智能的需求，同時實施深度學習方法。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化硬件，可以在智能手機上運行機器學習工作負載。

(10)決策管理

這是人工智能最重要的方面之一。一些行業組織正在開發能夠將邏輯和規則注入人工智能系統的引擎，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公司在移動應用程序中實現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計數據。
• 項目融資更容易：如今，實施人工智能的初創企業更容易獲得融資，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的任務并優化人力資源，從而在過程中幫助控制成本。

如何集成人工智能和開發移動應用程序

可以使用以下步驟在移動應用程序項目中實現和集成人工智能。

(1)認識要解決的問題

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

(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，它無疑可以改善現有的應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。人們可以評估現有應用程序的功能，并關注可以在建議的應用程序中添加的功能或特性，以利用人工智能的優勢。組織可以進行徹底的市場分析，以了解是否已經在市場上實施了類似的實施，可以為消費者提供什么服務。組織必須分析是否確實需要人工智能、機器學習、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)了解移動應用程序中數據的性質

數據是人工智能的基礎，對于組織來說了解數據的流向非常重要。人工智能對數據進行操作，其工作模式隨著移動應用程序中數據性質的轉變而改變。一旦評估了數據流，就必須考慮數據的細化。組織必須確保人工智能模塊提供干凈、信息豐富、不重復的數據。

(4)超越基于人工智能的API

市場上有多個與人工智能相關的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。組織應該投入更多資源來進行數據建模和人工智能的其他相關方面的工作，以開發真正智能的系統。

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，應該執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用程序。需要在這里進行評估，如果升級不能提高移動應用程序的效率和功能，則沒有必要為此花費費用和精力。組織還需要分析當前的資源是否能夠啟動并交付預期的人工智能實施，或者組織是否需要外部資源來增強能力。如果需要的話，那么應該采取開放態度，以采用新資源或將工作外包給服務商。

組織聘請人工智能和機器學習專家，并制定實施策略，完成初步分析并且了解其技術要求之后，應該聘請人工智能/機器學習專家開發應用程序。重要的是將開發工作委托給具有人工智能專業知識和經驗的服務商，然后只有組織才能實現其想要的產品。開發團隊應由軟件顧問、設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已定義的計劃制定項目戰略并開展工作。他們應該執行用戶行為分析、應用程序期望以及所需個性化級別的分析。

(1)數據集成與安全

擁有確定的數據組織模型非常重要。組織必須確保對現有數據進行適當的管理，如果管理不當，可能會影響人工智能部署的效率和有效性。專注于數據集和數據庫及其結構至關重要。而結構良好、組織有序的數據及其集成將會提高應用程序的性能，并可以確保更高質量的結果。數據安全性是另一個重要方面，應該優先考慮。組織需要采取正確的策略來集成當前的安全標準，以使應用程序具有抵御網絡攻擊的能力和足夠的安全性，以應對安全挑戰。

(2)實施階段

一旦完成了所有必要的分析和其他任務，組織就可以繼續進行開發工作。在引入實時環境之前，仔細測試和部署這些實施的結果很重要。建議在將人工智能功能集成到建議的移動應用程序之前，使用適當的強大分析系統。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

組織必須選擇正確的技術和工具集來開發所需的數字解決方案。為了使組織移動應用程序保持一致，其計算服務、云計算基礎設施、數據存儲、開發堆棧、數據庫、備份軟件、安全工具和其他優化解決方案必須可靠、健壯并且經得起未來考驗。如果沒有選擇適當的技術和工具集，組織采用的應用程序在性能方面將產生不利影響。

(4)使指標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后才能評估性能。組織可以根據指標審查和評估人工智能集成的性能，并在需要時做出適當的決定。

(5)獲得數據科學家的幫助

數據科學家可以幫助組織完善數據，并滿足其數據管理要求。數據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知識來滿足這些要求。

(6)數據擴充

數據擴充可幫助開發人員在不收集新數據的情況下管理數據的多樣性。諸如填充、翻轉和修剪之類的幾種數據增強技術可用于處理各種數據的大型神經網絡。組織必須在系統中做好足夠的準備，以確保在各種數據和環境下都能正常運行。

可以使用的工具

組織可以在移動應用程序項目中使用以下工具來實現人工智能和機器學習：

(1)IBM Watson：幫助組織開發和訓練人工智能模型，提供在集成環境中準備和分析數據的功能。

(2)TensorFlow：用于人工智能和機器學習的開源平臺，提供了靈活的資源生態系統，可以幫助開發人員構建基于人工智能/機器學習的移動應用程序。

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

(4)API.ai：使用人工智能/機器學習算法評估和匹配用戶需求，并幫助組織相應地開發動態人工智能/機器學習模型。

(5)Clarifai：用于人工智能的企業平臺，它使用高級機器學習來理解文本、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，開發人員可以使用其自然語言處理功能將句子轉換為結構化數據。

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

結論

人工智能的主要目標是使計算機網絡和設備變得更加智能，并確保它們以最佳方式相互協調。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技術的發展，人類的工作和生活將帶來革命性的改變。

在業務應用程序中實現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、數字營銷以及個性化功能。區塊鏈和加密貨幣的興起使得銀行和金融機構有必要利用人工智能和機器學習來了解用戶行為，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用程序中以及人工智能在移動應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用程序集成的正確方法。

原文標題：How to Implement Artificial Intelligence in Mobile Application Development，作者：Satyam Chaturvedi

【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】