Скайнет в каждом кармане: как искусственный интеллект и машинное обучение меняют мобильные гаджеты и нашу жизнь

В сфере смартфонов в последние годы всё активней применяют наработки ИИ и машинного обучения, но как это влияет на нашу повседневную жизнь?

Пятнадцать лет назад мобильный телефон мог разбудить нас в нужное время выбранной композицией, пять лет назад — сделать то же самое, но с учётом дня недели и напомнить, что сегодня — день рождения школьного друга Сашки из списка контактов. Современный смартфон может сам заказать цветы на годовщину свадьбы Сашки в интернет-магазине, найти адрес празднования годовщины в электронном приглашении и заранее вызвать для нас Uber. Но это — далеко не всё, на что способны современные гаджеты, и мы даже не задумываемся, насколько умнее они стали за последние годы.

В околокомпьютерной среде сравнительно недавно набрали популярность термины и понятия, которые относятся к ИИ или искусственному интеллекту — той самой аббревиатуре, которой зрителей когда-то пугали в серии фильмов «Терминатор» Джеймса Кэмерона. При этом изучение ИИ началось задолго до выхода самого первого «Терминатора», ещё в 60-х годах прошлого века. И, что иронично, толчок к развитию ему дали как раз военные. Специалисты из американского Управления перспективных проектов (часть Министерства обороны США) активно разрабатывали идеи искусственного интеллекта и, к примеру, придумали первых ИИ-помощников задолго до того, как Apple начала работу над Сири, а Amazon — над Алексой. Если бы не было их наработок, фраза «Окей, Google» так и осталась бы просто фразой, а попытки поговорить со смартфоном вызывали у соседей по вагону метро разве что желание пересесть подальше.

Большая часть этих модных терминов — машинное и глубокое обучение, нейросети, компьютерное зрение, обработка естественного языка — как и большая часть усилий современных разработчиков касаются способности машин не просто выполнять наши команды, но понимать, что мы делаем, чего хотим сейчас и даже чего можем захотеть завтра. Обрабатывая огромные объёмы данных с использованием специальных алгоритмов, компьютеры изучают определённые сценарии поведения пользователей, лучше понимают их речь и распознают изображения и даже абстрактные образы.

И занимаются этим не только условные дата-центры и суперкомпьютеры где-то в Силиконовой долине или специалисты по автономным транспортным средствам. Найти элементы ИИ сейчас можно в огромном количестве абсолютно бытовых устройств, никак не связанных со сложными вычислениями, например, в «умных» домах, которые умеют анализировать прогноз погоды и расписание владельцев, чтобы эффективно управлять системами отопления, освещением и сигнализацией. Есть такие элементы и в современных смартфонах, с которых началась эта статья, и даже в приложениях, установленных на этих смартфонах.

ИИ и машинное обучение без всяких усилий со стороны владельцев улучшают качество снимков камеры, оптимизируют расход батареи смартфона, «усыпляя» приложения, которые пользователь редко открывает, и ускоряя загрузку самых нужных, чтобы обеспечить максимальный комфорт от использования гаджета и максимальную производительность. Примерно для этого же нужны технологии на базе искусственного интеллекта в самих приложениях, об использовании которых мы часто даже не догадываемся, хотя ощущаем его последствия. Например, популярное приложение для знакомств Tinder анализирует вкусы пользователя в процессе работы и постепенно начинает подбирать кандидатуры, которые имеют больше шансов ему понравиться, исходя из внешности или информации в анкете. А Fyle и подобные ему приложения самостоятельно собирают данные о расходах сотрудников в командировке, чтобы упростить и автоматизировать учёт затрат компании. ИИ используется и в приложениях, которые обучают пользователя новым языкам или следят за его произношением, в бизнес-агрегаторах, которые могут отслеживать расписание владельца и самостоятельно назначать встречи перспективным клиентам, в специализированных AR-камерах с функцией распознавания объектов, выдающих их краткие описания или историческую справку.

Применяются технологии ИИ и в играх. Например, в популярной социальной викторине Trivia Crack от аргентинских разработчиков Etermax машинное обучение и ИИ нужны для анализа данных и подбора вопросов и категорий, которые окажутся наиболее интересными игрокам. Такой подход помогает викторине активно набирать популярность и увеличивать количество скачиваний, ведь пользователи замечают, что со временем приложение подстраивается под их вкусы и не теряют к нему интерес, как часто бывает с бесплатными мобильными играми. По мнению разработчиков, именно такой подход к развитию мобильных игр в будущем окажется наиболее выгодным для них и максимально привлекательным для игроков.

Да, можно сказать, что искусственный интеллект захватывает наш мир, но совсем не так, как виделось Кэмерону. Он делает жизнь насыщенней, помогает в повседневных задачах, развлекает, обучает нас и обучается сам, стараясь лучше понять потребности пользователей. Он окружает нас уже сегодня и что будет завтра, пожалуй, не предсказать никакому голливудскому режиссёру.