Как искусственный интеллект привлечет пользователей Android

Android является еще одной платформой, на которой Google сосредоточился, и их усилия хорошо видны - Android занимает более 87,9% рынка. С новым Android P не за горами, похоже, пришло время взять лучшее из обоих миров - Машинного обучения и Android и продемонстрировать, почему Android с большей вероятностью превзойдет своих конкурентов, используя гигантское мастерство Google и почему AI будет привлечь обычных пользователей, а также разработчиков.

Вот несколько причин, почему.

Google Assistant

Google объявил о своем виртуальном помощнике еще в мае 2016 года во время ежегодной конференции Google I / O. Google описал его как «помощника по общению» и выразил надежду, что он предоставит «среду, охватывающую все устройства». И полученные отзывы были в основном положительными.

Конечно, Google не одинок в попытках протянуть руку программного обеспечения своим пользователям. На самом деле, он даже не первый - Apple выпустила бета-версию Siri со своим iPhone 4S почти десять лет назад, в октябре 2011 года. Сказать, что такое программное обеспечение, как Siri, прошло долгий путь за эти 7 лет, было бы брутто занижение.

Кажется, что каждый технический гигант выпускает своих собственных помощников каждую вторую неделю. В то время как наиболее выдающимися из них являются Microsoft Cortana, Amazon Alexa, Samsung Bixby, Google Assistant и Apple Siri, почти в каждом обзоре от профессиональных тестировщиков обнаруживается, что удаётся отбросить практически все, что они бросают в них. И это Google Assistant.

Он доказал свое бесчисленное количество раз в задачах, начиная от распознавания речи и понимания контекста до предоставления краткой и в то же время подробной информации по любым запросам, которые может выполнить пользователь.

Кто-то скажет, что это на много лет впереди других виртуальных помощников, хотя такие достижения, как Duplex, только подтверждают это.

AI Powered Apps

Технические гиганты осознают важность включения машинного обучения в свои продукты, и поскольку наши системы становятся все более мощными, а люди генерируют больше данных, чем когда-либо, неудивительно, почему они это делают. Это видно по тем компаниям, которые внедряют и продвигают интеллектуальные вычисления.

Apple призывает разработчиков использовать свою относительно новую платформу CoreML, которую можно использовать для обучения моделей машинного обучения для разработки приложений для iOS. Пока рано судить об этом шаге Apple, но можно с уверенностью сказать, что производитель iPhone с красными фруктами опаздывает на вечеринку.

Google выпустил фреймворк с открытым исходным кодом под названием Tensorflow еще в 2015 году, после того как он был протестирован и разрабатывался внутри компании более 4 лет. С тех пор он получил знак промышленного стандарта и является одним из самых активных репозиториев на GitHub. Он был разработан с учетом интересов разработчиков и имеет несколько портов для различных операционных систем, а также поддерживает несколько языков программирования, поэтому разработчик чувствует себя как дома.

Tensorflow Lite - это цель Google - иметь встроенную поддержку своих моделей глубокого обучения в телефонах Android. Такие приложения, как Gmail, уже используют это, предлагая что-то под названием «Умные ответы», которые в основном просто пытаются понять ситуацию и контекст полученного электронного письма и отображают несколько вариантов, которые могут дать хороший ответ на упомянутое.

Еще одно известное приложение «Фотографии от Google», использующее глубокое обучение, популярную форму машинного обучения, позволяет распознавать людей по изображениям, хранящимся на смартфоне, и предлагать возможные варианты, например, делиться ими с самим человеком или создавать для него совершенно новый альбом.

Короче говоря, Google уже начал запускать приложения, такие как Translate, Assistant, Photos, Gmail и т. Д., И разработчики разработали необходимые инструменты, чтобы сделать то же самое со своими. Что подводит нас к следующей теме -

Extremely Well Developer Support

Google всегда был любимым разработчиками. Помимо предоставления отличных возможностей, таких как GSOC, он выпустил библиотеки с открытым исходным кодом, такие как scikit-learn и TensorFlow, которые были чрезвычайно популярны и успешны в сообществе разработчиков.

Даже Android с открытым исходным кодом предлагает большую гибкость для разработчиков, и поэтому, естественно, разработчики будут гораздо больше ориентироваться на создание масштабируемых, оптимизированных приложений для этой платформы. Google хочет, чтобы все больше людей входило в эту область машин, и прилагает усилия для этого. Одним из таких примеров является ускоренный курс машинного обучения. Это курс с нуля, предназначенный для разработчиков, почти не имеющих опыта работы в области ИИ. Он направляет пользователя от основных концепций линейной алгебры к современным сверточным нейронным сетям.

Разработчикам Android было уделено внимание объявлению Tensorflow Lite, который является экосистемой для указанной платформы. Он работает гладко с официальной Android IDE, Android Studio, для разработки приложений с тем же уровнем согласованности, что и раньше.

Google Duplex

Google не преминул удивить посетителей и зрителей своей конференции разработчиков на 2018 год. Он продемонстрировал кое-что, над чем разработчики Google усердно работали, под названием Google Duplex.

Это расширение и без того мощного помощника Google, которое помогает пользователю справиться со своим днем, назначая встречи или заказывая услуги, такие как заказ еды в магазине, в котором нет интернет-присутствия, или устранение стрижки в салоне для пользователь.