当人们谈论当今的需求时，并没有意识到正在讨论昨天的未来。其中一个前沿技术就是如何在当前运行的应用程序中实现和部署人工智能。人们需要进一步了解人工智能在移动应用程序开发行业中的作用，以及如何使用它们并从中获益。
人们如今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。机器正在学习人们的行为，访问数据模式和习惯，致力使人们的生活更轻松。
在日常生活中，人们可以通过手机识别语音，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的详细信息，根据人们最近的搜索记录来推荐食物，像Uber或Ola等出租车应用程序可以向人们显示乘车的实际位置，并根据乘车人当前的位置推荐离其最近的出租车。
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思考和学习模式。其重点已经转移到基于对最终用户的心理潜力和能力的研究和知识开发智能程序，然后在各种应用程序(包括移动应用程序)中作为内置智能功能来实施。
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，它们将向人们展示人工智能的流行程度以及对人们生活的潜在影响。
根据市场研究机构MarketsandMarkets公司的研究，到年，人工智能行业有可能成为亿美元的产业。
根据著名研究机构IDC公司的调查，到年，全球在人工智能方面的支出可能达到亿美元。
DC公司在年发布的调查报告表明，40%以上的数字化转型计划都使用人工智能作为辅助技术。
DC公司预测，到年，75%的商业应用程序将在某种程度上使用人工智能。
80%以上的技术和企业领导者表示，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。
80%以上的营销专家认为，聊天机器人软件彻底改变了消费者的体验，他们计划在年采用此类工具。
Gartner公司的调查报告表明，年，40%以上的移动应用程序将由基于云计算的神经网络提供支持。
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程序相结合已经成为现实。组织可以在移动应用程序中使用的人工智能技术大致分为三种。
(1)狭义人工智能(NAI)
狭义人工智能(NAI)用于指定处理单个或有限任务的系统。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假想智能，可以理解或学习人类可以完成的任何智能任务。例如面部识别工具和Snapchat过滤器。
(3)超人工智能(ASI)
超人工智能(ASI)是一个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。例如IBMWatson、GoogleRankbrain或MicrosoftCortana。
可在移动应用程序中使用的人工智能技术
人工智能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。以下是一些实用的人工智能技术，它们可以集成起来改进移动应用程序的开发过程。
(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。人们可以很容易地采用移动应用程序中的语音控制系统。例如，Alexa、Siri或Cortana系统可以观察和解码人类的语音，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来表达其需求，这项技术可以帮助移动应用程序采取响应性措施。
(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格式内容，使其自定义报告自动化，并为Web或移动应用程序生成内容。这对于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以及身体形状和结构的物理方面。这项技术适用于图像、识别传感器、语音和手势控制。它也用于访问控制;人们在智能手机采用这项技术，用户可以通过人脸识别锁定/解锁手机。该技术也被用来进行市场调查。
(4)文字分析和自然语言处理
这项技术可帮助人们在搜索引擎上找到所需的信息，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法是用于GPS导航应用程序(例如GoogleMaps)，在这一应用程序中，用户可以说出目的地得到导航。这项技术理解人类的要求，然后进一步处理以提供所需的结果。这种技术还用于安全和欺诈检测系统。
(5)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技术。这是用于业务应用程序的重要工具，因为可以与用户在线交互。还可以用于获取用户或在线社区的反馈。组织采用聊天机器人和虚拟助理增强最终用户的体验。
(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。在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。它可以用来诊断疾病以及分析和识别面部。它还可以用于分析付款和图像，用于检查信用卡和其他付款选项。
(7)情绪识别
如今，情绪识别是移动应用程序中最有趣且最常用的技术之一。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。它捕获了人类的感官变化，然后帮助移动应用程序在面部、手势或声音上做出改变。
(8)机器学习平台
组织如果拥有足够的算法、工具和API，可以根据机器学习平台和模型将模型设计和部署到移动应用程序中。如今还有各种用于预测或分类的移动应用程序。
(9)人工智能优化移动硬件
虽然人工智能在移动硬件中的应用还处于初级阶段，但是可以看到高级人工智能的出现，特别是在摄影硬件方面。一些移动设备制造商正在设计人工智能优化的GPU和其他设备，以轻松运行面向人工智能的计算功能。三星和苹果等几家大型移动设备制造商正在与主要芯片制造商合作，优化硬件，以满足其特定于人工智能的需求，同时实施深度学习方法。著名芯片制造商高通公司(Qual
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/2313.html
