人工智能曾经被认为是最复杂的技术。然而，现在它已经成为我们日常生活的一部分，甚至还没有意识到它的存在。
当我们今天谈论世界的需要时，我们没有意识到我们在讨论昨天的未来。这种未来主义的前沿技术之一就是如何在现有和目前运行的应用程序中实现和部署人工智能。通过本文，您将了解更多关于人工智能在移动应用程序开发行业中的作用，以及如何使用它们并从中获益。
今天，我们生活在一个由机器及其理解人类行为的能力驱动的世界。机器正在学习我们的行为，访问我们的数据模式和习惯，使我们的生活更容易。
在我们的日常生活中，我们可以看到我们的手机如何识别我们的语言，做出某些决定，将一种语言翻译成另一种语言，等等。我们的送餐应用程序可以提供餐厅的细节，根据我们最近的搜索模式提供食物基础。像Uber或OLA这样的出租车应用程序可以告诉我们搭车的实时位置，并根据我们当前的位置向我们提供最近的可用出租车。
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思考和学习模式。重点已经转移到基于对终端用户心理潜力和能力的研究和知识的开发上，然后在包括移动应用程序在内的各种应用程序中作为内置的智能功能来实现。
人工智能的冲击
人工智能曾经被认为是最复杂的技术，但是现在它已经成为我们日常生活的一部分，甚至还没有意识到它的存在。看看这些统计数据，它们将向我们展示人工智能的流行程度，以及它对我们生活的潜在影响。
- 按研究公司市场和市场，人工智能有潜力成为一个1900亿美元的行业到2025年。
- 按著名研究IDC公司认为，到2021年，全球人工智能系统支出可能达到576亿美元。
- IDC报告到2019年，40%以上的数字改造举措使用人工智能作为辅助技术。
- IDC预测到2021年，75%的商业企业应用程序将在一定程度上使用人工智能。
- 超过80%的技术和企业领导人表示，人工智能将帮助他们提高生产率，创造数百万个就业岗位。
- 超过80%的营销和销售专家表示，聊天机器人软件已经彻底改变了消费者的体验，他们计划在2020年前实施这些工具。
- 到2020年，40%以上的移动交互将由基于云的神经网络提供动力。高德纳.
人工智能类型
随着智能、数据建模、机器学习和云解决方案等领域的技术进步，人工智能与移动技术的结合已经成为现实。有三种类型的人工智能，可用于移动应用。
1.NAI(狭义AI)
NAI用于指定用于处理单个或有限任务的系统。提出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，或者iPhone的iOS Siri。
2.人工智能
AIG是一种算法，它可以帮助我们利用机器的假设智能来理解或学习人类所能完成的任何智能任务。例如面部识别工具、Snapchat过滤器或Amazon.com推荐。
3.人工智能
ASI是一种基于软件的系统，它在各种活动中都具有人工智能能力，在这些活动中，人类的智能能力可以超过它。例如IBMWatson、GoogleRankBrain或MicrosoftCortana。
可用于移动应用程序的人工智能技术
AI具有显著改善用户体验的能力，是解决各种问题和任务的工具。这里有一些实用的人工智能技术，可以集成在一起来改进移动应用程序的开发过程。
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。人们可以很容易地访问移动应用程序中的语音控制系统。例如，Alexa、Siri或Cortana系统观察、解码并将人类语音转换成计算机可理解的格式。我们可以通过语音命令来表达我们的需求，这一技术可以帮助移动应用程序采取反应行动。
自然语言生成
NLG 是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格式的内容，使其自定义报告自动化，并为Web或移动应用程序生成内容。对于客户服务应用程序来说，这是一个巨大的福音。它帮助我们创建报告和市场评论。
生物识别技术
生物特征识别技术允许我们识别、分析和测量人类的行为，以及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。它也用于访问控制；我们在智能手机中看到了这种技术，用户可以通过面部识别锁定/解锁手机。它还被用来进行市场研究。
文本分析与自然语言处理
这种技术可以帮助我们在搜索引擎上找到所需的信息，然后借助结构化的实体文本生成新闻或故事。这项技术最常见的用法是GPS导航应用程序，比如GoogleMaps，人们可以口头地向他们选择的目的地询问方向。该技术理解请求，然后对其进行进一步处理以提供所需的结果。它还用于安全和欺诈检测系统。
虚拟助理和聊天机器人
这也是集成到移动应用程序中的最常见的技术。这是一个重要的工具和业务应用程序，因为它可以与用户在线互动。它用于从用户或在线社区获得反馈。聊天机器人和虚拟助手是组织的正面，它们可以增强终端用户的体验。
图像识别技术
图像识别技术可以帮助我们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可以在IR代码扫描器或车牌扫描器中看到。它既可以用于诊断疾病，也可以通过用户的面部进行分析和验证。它还可用于分析付款和检查信用卡和其他付款选项的图像。
情感识别
情感识别是当今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先进的图像处理或音频数据来观察和评估人类面部的情绪。它捕捉人类的感官，然后帮助移动应用程序对脸、手势或声音进行更改。
机器学习平台
我们有足够的算法、工具和API来设计和部署基于机器学习平台和模型的移动应用程序。我们有各种各样的移动和企业应用，主要用于预测或分类。
AI优化硬件
虽然人工智能在移动硬件上的应用还处于起步阶段，但我们可以看到先进人工智能的出现，特别是在计算摄影方面。几家移动制造商正在设计人工智能优化的GPU和其他设备，以便轻松地运行面向人工智能的计算功能。三星(Samsung)和苹果(Apple)等几家大型手机制造商正与主要芯片制造商合作，优化硬件，以适应其特定于人工智能的需求，同时执行深度学习方法。知名芯片制造商高通(Qualcomm)和英伟达(Nvidia)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负载。
决策管理
这是人工智能最重要的方面之一。组织正在开发引擎，可以将逻辑和规则注入人工智能系统，并通过其自动决策能力帮助企业和用户做出决策。
为什么要在移动应用中使用人工智能：一个组织的视角
如果我们从企业的角度进行讨论，下面是企业或初创企业在移动应用程序中实现人工智能时可以使用的基本好处。
- 促进销售和营销：在销售和营销操作中使用人工智能有助于显著改善其他统计数据。
- 简易项目供资：如今，随着人工智能的实施，初创企业很容易获得资金。所以，预计竞争会加剧。
- 增强用户体验：人工智能提高了应用程序的能力，改善了用户体验。
- 加强安保：人工智能可以帮助我们提高最终用户的安全性和检测恶意交易。
- 人力利用：人工智能可以帮助我们减少重复任务，优化人力利用，这有助于我们控制成本。
如何集成人工智能和开发移动应用程序
您可以使用以下步骤在移动应用程序项目中实现和集成人工智能。
1.认识到你想要解决的问题
我们可以将人工智能作为一个或多个特性应用于移动应用程序中。然而，建议一次执行人工智能，以防止复杂性和利用人工智能的所有好处。已经注意到，当人工智能分阶段实施时，复杂性可能会增加。我们应该认识到在我们提出的移动应用程序中使用人工智能解决的问题，在开始集成过程之前，应该评估投资回报和服务价值。
知道你期望从人工智能中得到什么改进
毫无疑问，AI是一项极具影响力的技术，它肯定可以改进您现有的应用程序，并将其提升到更高的水平。然而，了解人工智能的潜力以及我们所寻求的改进是很重要的。我们可以评估我们现有应用程序的能力，并注意到我们可以在我们建议的应用程序中添加一些特性或能力，以利用人工智能的好处。可以进行彻底的市场分析，以了解我们是否已经在市场上进行了类似的实施，如果有，那么我们可以向消费者提供什么区别。我们必须分析是否需要人工智能、机器学习、图像处理和模式识别，以及我们可以预期的收益和ROI。这是查明问题和执行范围的一个基本步骤。
了解移动应用程序中数据的性质
数据是人工智能的基础，了解数据的流动是非常重要的。随着移动应用中数据性质的转变，人工智能对数据进行操作，其工作模式也发生了变化。一旦对数据流进行了评估，我们就必须考虑对数据进行细化。我们必须确保我们的AI模块提供干净、信息丰富和不重复的数据.
超越基于人工智能的api
有多个与人工智能相关的市面上的空气污染指数但是使用基于AI的API并不能保证一个成熟的基于人工智能的解决方案。我们应该把我们的资源用于数据建模和人工智能的其他相关方面，以开发一个真正智能的系统。
人工智能升级的可行性研究
现在，由于我们已经完成了基本的先决条件，现在是时候执行一个彻底的可行性测试，可以帮助我们理解，如果我们的人工智能实现将改善最终用户体验和增加用户参与度。经验法则是，成功的升级或迁移会使终端用户感到高兴，并吸引更多的潜在用户使用我们的移动应用程序。我们需要一个诚实的评估；如果拟议的升级不能提高我们的移动应用程序的效率和能力，那么就没有必要为此投入金钱和精力。我们还需要分析我们目前的资源是否能够完成并交付预期的AI实现，或者我们是否需要外部资源来提高我们的能力。如果有需要，我们应继续开放，聘请新的资源，或将工作外判予市场上任何知名和可靠的资源。
请人工智能-ML专家参与并制定实施战略-一旦初步分析完成，并且我们知道了我们的技术需求，现在是时候让AI/ML专家开始应用程序开发了。重要的是将开发工作委托给拥有人工智能专业知识和经验的合适资源，只有我们才能实现我们的目标产品。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，他们可以帮助我们根据定义的计划制定项目和工作的战略。他们应该执行用户行为分析、应用程序期望以及对所需个性化级别的分析。
数据集成与安全
有一个明确的数据组织模型是非常重要的。我们必须确保对现有数据进行适当管理，如果组织不当，可能会影响我们部署人工智能的效率和效力。必须把重点放在我们的数据集和数据库及其结构上。良好的结构和组织的数据及其集成只会提高我们的应用程序的性能，并能确保未来的高质量。数据安全是另一个重要的方面，它应该是一个优先事项，只能以安全故障为代价而被忽略。我们需要有正确的策略来整合现有的安全标准，使应用程序具有足够的安全性和足够的安全性来应对安全挑战。
实施阶段
一旦完成了所有必要的分析和其他任务，我们就可以继续进行开发工作。在将实现带到活动环境之前，仔细测试和部署这些实现是非常重要的。在将人工智能功能集成到拟议的移动应用程序之前，总是建议建立一个强大的分析系统。它只会帮助你分析人工智能集成的利弊，并提供洞察力，帮助我们在未来做出更好的决策。
使用正确的辅助技术
我们必须选择一套合适的技术和工具来开发所需的数字解决方案。为了保持我们的移动应用程序的一致性，我们的计算服务、云基础设施、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需要可靠、健壮和未来的证明。不选择正确的技术和工具可能会对我们未来的应用程序的性能造成不利影响。
使度量能够评估人工智能集成的有效性
评估人工智能集成的性能确实是一项重要的工作，只有当我们有正确的度量标准时，才能评估性能。我们可以定义性能基线，在此基础上，我们可以审查和评估我们的AI集成的性能，并在需要时作出适当的决定。
吸引数据科学家
数据科学家可以帮助我们细化数据并满足我们的数据管理需求。数据在人工智能的实施中起着最重要的作用，我们需要正确的专门知识来满足这些要求。
数据增强
数据增强可以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。几种数据增强技术，如填充、翻转和剪切，可用于处理各种数据的大型神经网络。我们必须在系统中作出足够的规定，以确保它在各种数据和环境中都能很好地发挥作用。
可以使用的工具
在我们的移动应用程序项目中，我们可以使用以下工具来实现AI和机器学习：
- IBM Watson：帮助我们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。
- TensorFlow：面向AI和ML的开源平台提供了一个灵活的资源生态系统，可以帮助开发人员构建AI/ML支持的移动应用程序。
- Azure：核心AI云服务，允许我们构建和部署AI/ML模型和解决方案。
- API.ai：使用AI/ML算法来评估和匹配用户需求，从而帮助我们开发相应的动态AI/ML模型。
- 克拉里法伊：使用高级ML理解文本、图像和视频的AI企业平台。
- Wit.ai：Facebook拥有的聊天机器人框架和自然语言界面，允许开发人员利用其自然语言处理能力将句子转换为结构化数据。
- Amazon AI：提供多个人工智能服务，为您的应用程序提供智能。AI服务可以很容易地与您的应用程序集成，以解决复杂的问题。
结语
人工智能的主要目标是使计算机网络和设备智能化，并确保它们以最佳方式相互协调。它为我们提供了一种增加人类活动的方法。当前时代带来了人类生活的革命人工智能的演化以及相关技术。
在您的业务应用程序中实现人工智能可以以多种方式给您带来好处。它帮助我们理解最终用户的行为，并为搜索、数字营销和个性化提供更好的能力，至少可以这么说。区块链和加密货币的兴起使得银行和金融应用程序有必要利用AI和ML来理解用户行为并增强安全性。
在本文中，我们解释了人工智能的重要性，并就如何将人工智能集成到您的移动应用程序以及人工智能在移动应用程序中扮演的角色提供了一些有用的建议。我们希望这将有助于您决定正确的方法，以集成人工智能与您的移动应用程序。
