Как ИИ изменит мобильную разработку в 2024

Мы в Friflex создаем мобильные приложения с искусственным интеллектом и уверены, что в мобильной разработке у ИИ большое будущее. Рассказываем про пять тенденций, за которыми наша команда будет особенно внимательно следить в этом году.

Французский ученый и ведущий исследователь искусственного интеллекта в Meta Ян Лекун предсказывает, что в будущем ИИ-системы станут посредниками вообще во всех наших взаимодействиях с цифровым миром. Действительно, искусственный интеллект на глазах становится общедоступным, как когда-то интернет или утюг.

Мобильные приложения с ИИ помогают в быту, сельском хозяйстве, рыбалке и спорте. Например, с платформой idSport профессиональная статистика и аналитика теперь — не только для профессионалов. Она для всех, у кого есть телефон.

Можно играть в шахматы с idСhess, в бильярд с idBilliards, в футбол с idBall или в шашки с idDraughts. Компьютерное зрение позволит точно рассчитать точность удара по бильярдному мячу, сверточные нейросети — классифицировать шахматные фигуры на доске. А машинное обучение поможет зафиксировать яркие голевые моменты в футболе или шашечные партии на доске.

Модели генеративного искусственного интеллекта становятся доступнее, и разработчики все чаще используют их в мобильных приложениях. Тем временем Минцифры, ООН, аналитики Gartner, китайские власти и многие другие задумываются, как сделать ИИ-контент безопасным и точным.

Тот же ChatGPT может выдавать правдоподобные, но ложные ответы. Аналитики Gartner считают, что с генеративным искусственным интеллектом связаны и другие риски. Что, если он, к примеру, будет разглашать коммерческие тайны и раскрывать личные данные?

Определенности пока нет, но Google уже планирует усилить модерацию ИИ-контента в приложениях Google Play. Когда новые правила начнут действовать, пользователи смогут жаловаться на контент или отмечать неприемлемые материалы в приложениях с генеративным искусственным интеллектом. Правда, не во всех, а в некоторых, абстрактно отмечает компания.

Одновременно с этим искусственный интеллект привлекают, чтобы модерировать сообщения и посты в социальных сетях и сообществах. Facebook делает это уже пять лет. За последний год социальная сеть добилась, что ИИ успевает убрать 95% высказываний, разжигающих ненависть, еще до того, как кто-нибудь их увидит.

Генеративные нейросети чаще всего размещают в облаке. Так у них достаточно вычислительных мощностей, чтобы, например, использовать большие языковые модели c миллиардами параметров. Поэтому до недавнего времени большинство мобильных приложений на базе генеративного ИИ не работали без интернета.

В конце прошлого года заговорили о локальных генеративных нейросетях: Google добавила такую в Pixel 8 Pro. Она называется Gemini Nano, умеет анализировать диктофонные записи и предлагать ответы в мессенджерах. А главное — работает без интернета и быстро обрабатывает запросы.

Конечно, локальные нейросети гораздо меньше облачных и возможности у них не такие интересные. Но исследователи ищут способы, которые позволили бы большим языковым моделям работать, даже если память ограничена. Например, инженеры Apple недавно научили LLM-нейросеть Falcon 7B выдавать данные в четыре-пять раз быстрее при объеме памяти вдвое ниже, чем требовалось.

Искусственный интеллект может быть «вторым пилотом» разработчика: помогать проектировать, писать код и тестировать мобильные приложения. Аналитики Gartner предсказывают, что ИИ хорошо повлияет на продуктивность программистов. Он поможет тратить меньше времени на код и больше — на стратегию.

Команда Friflex уже пробовала подключать ИИ к работе. Мы писали про опыт нашего разработчика Андрея Нестерова, который занимается компьютерным зрением для мобильных приложений. Он попробовал с помощью ChatGPT построить обучающий пайплайн для классификации изображений. И пришел к выводу, что добиться правильного решения сложной задачи можно через череду уточняющих вопросов.

На этапе дизайна интерфейса и его разных элементов генеративный искусственный интеллект тоже приходится кстати. Ему можно поручать рутинные задачи. Например, собирать референсы или стилизовать картинки.

«Мы генерируем изображения в Midjourney для баннеров и системных оповещений в мобильных приложениях. Не надо делать самим 3D-модели, отрисовывать с нуля или искать на стоках: нейросеть сделает картинку быстрее. Еще Midjourney можно использовать, чтобы создавать фоны и графические элементы для интерфейсов в разных стилях», — поделилась UI/UX дизайнер Friflex Алина Сидоренко.

В 2024 году пользователи по-прежнему хотят, чтобы мобильные приложения без лишних слов понимали, чего они ждут. Например, в ритейле они охотнее откликаются на предложения, которые адресованы именно им.

Чтобы персонализировать пользовательский опыт в мобильном приложении, есть целый ряд инструментов с искусственным интеллектом. Например, системы машинного обучения помогают выявлять связи, которые сложно обнаружить стандартными способами.

А движок глубокого обучения можно настроить так, чтобы он предугадывал предпочтения пользователей, сравнивая их друг с другом. Примерно так подбирает музыку Spotify: предлагает композиции, которые понравились пользователям со вкусами, похожими на ваше.

Подведем итоги, Искусственный интеллект продолжает менять мобильную разработку. В 2024 году мы с большим интересом будем наблюдать:

А также продолжим сами разрабатывать решения с искусственным интеллектом. Если вы хотите интегрировать ИИ в ваше мобильное приложения, вы можете заполнить бриф. Мы изучим ваш проект и поможем найти подходящее решение.

Оригинальную версию статьи читайте в блоге Friflex.