Το επόμενο κύμα κινητής καινοτομίας δεν έρχεται με μια ειδοποίηση, αλλά σιωπηλά αναδιαμορφώνει τις εφαρμογές στα χέρια μας, καθιστώντας τις πιο έξυπνες, ταχύτερες και σχεδόν ενστικτώδεις.Αυτός ο μετασχηματισμός οδηγείται από τη βαθιά ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης (ML) και της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στα κινητά συστήματα, μετατρέποντας τις εφαρμογές από παθητικά εργαλεία σε ενεργές, προσαρμοστικές εμπειρίες. Για τον Dheeraj Vaddepally, έναν βετεράνο προγραμματιστή Android που είναι τώρα ηγέτης της ομάδας, αυτή η πρόκληση είναι περισσότερο μια κλήση παρά ένας αποτρεπτικός παράγοντας.Με πάνω από μια δεκαετία παροχής υψηλής απόδοσης κινητών εφαρμογών σε ολόκληρους τομείς της fintech, της τηλεματικής και της παραγωγικότητας, έχει δει από πρώτο χέρι πώς έχουν αλλάξει οι προσδοκίες των χρηστών γύρω από τις κινητές εφαρμογές.Και τώρα, καθοδηγεί αυτή τη μετατροπή σε μια νέα γενιά εμπειριών που εμπεριέχονται στην τεχνητή νοημοσύνη - εμπειρίες που όχι μόνο λειτουργούν, αλλά κατανοούν, προβλέπουν και εμπλουτίζουν τον τρόπο που ασχολούμαστε με την τεχνολογία. «Έχω δημιουργήσει εφαρμογές που έχουν φτάσει σε εκατομμύρια ανθρώπους», σχολιάζει, «αλλά με την τεχνητή νοημοσύνη έρχεται η ευκαιρία να κάνουμε κάτι ακόμα πιο φανταστικό, εφαρμογές που μαθαίνουν, αναπτύσσονται και προβλέπουν». Το ταξίδι του Vaddepally στην τεχνητή νοημοσύνη δεν ξεκίνησε ως αφηρημένο ερευνητικό ενδιαφέρον, αλλά ως απάντηση σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. οι χρήστες σε συσκευές μεσαίας εμβέλειας συχνά αντιμετωπίζουν καθυστέρηση ή αστάθεια όταν εισάγονται προηγμένα χαρακτηριστικά, ειδικά αυτά που τροφοδοτούνται από το ML. Η ομάδα του αντιμετώπισε αυτό εφαρμόζοντας στρατηγικές ποσοτικοποίησης και τροφοδοσίας για να μειώσουν τους χρόνους φόρτωσης μοντέλων, διατηρώντας παράλληλα τις εφαρμογές ανταποκρινόμενες. Αυτή είναι μια προσέγγιση που έχει οδηγήσει σε έργα που συνδυάζουν την τεχνική ακρίβεια με την κατανόηση των χρηστών.Από την προγνωστική μοντελοποίηση συμπεριφοράς και την προσαρμοστική εξατομίκευση του UI στα συστήματα ειδοποιήσεων με γνώση του πλαισίου, το έργο του Vaddepally στοχεύει να κάνει την νοημοσύνη να αισθάνεται άνετη. Η δέσμευσή του για την ευθυγράμμιση της απόδοσης με το σκοπό εκτείνεται πέρα από την ανάπτυξη σε ακαδημαϊκές συνεισφορές. έχει συντάξει και συν-συγγραφέας αρκετών εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων «Ηθικές και κανονιστικές πτυχές του εξατομικευμένου κινητού ML» και «Ασφάλεια και ιδιωτικότητα στους κινητούς αγωγούς ML». Η συζήτηση για την τεχνητή νοημοσύνη στις εφαρμογές για κινητές συσκευές τείνει να επικεντρώνεται σε εντυπωσιακά χαρακτηριστικά, αλλά πιστεύει ότι το επόμενο πραγματικό βήμα προς τα εμπρός θα είναι η ευαισθητοποίηση του περιβάλλοντος που οδηγείται από την αιχμή της τεχνητής νοημοσύνης. «Οι προγραμματιστές πρέπει να αρχίσουν να σκέφτονται σε οικοσυστήματα, όχι μόνο μέσα σε μια εφαρμογή», λέει. Κατά την άποψή του, αυτό το μέλλον δεν είναι μακρινό. η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον ο αποκλειστικός χώρος παιχνιδιού της μεγάλης τεχνολογίας. εργαλεία και πλαίσια το έχουν καταστήσει προσβάσιμο σε μικρότερες ομάδες και ανεξάρτητους προγραμματιστές. η πρόκληση τώρα δεν είναι αν η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προστεθεί σε μια εφαρμογή, αλλά αν πρέπει, και πώς να το κάνουμε με τρόπο που ενισχύει, αντί να περιπλέκει, την εμπειρία του χρήστη. Καθώς η κινητή τεχνολογία εξελίσσεται, το έργο του Dheeraj Vaddepally είναι μια υπενθύμιση ότι η πρόοδος δεν αφορά μόνο νέες δυνατότητες, αλλά και προσεκτική ολοκλήρωση.Σε έναν τομέα όπου η ταχύτητα συχνά υπερβαίνει το βάθος, η φιλοσοφία του είναι σαφής: η έξυπνη απλότητα κερδίζει. Αυτή η ιστορία διανεμήθηκε ως δημοσίευση από τον Kashvi Pandey στο πλαίσιο του προγράμματος Business Blogging του HackerNoon. This story was distributed as a release by Kashvi Pandey under HackerNoon’s Business Blogging Program.
