Uno dei passi più importanti da compiere in questo comparto è progredire nello sviluppo di un sistema di natural language processing, bisognerà fare in modo che la AI utilizzi e comprenda un linguaggio che si avvicini il più possibile al parlato umano. Sarà dunque necessario integrare e unificare le varie piattaforme di cloud, big data, neural networks e deep learning in modo da realizzare API e librerie sempre più intuitive e facili da utilizzare per i developer di terze parti, in modo da rendere tale mercato appetibile e florido per tutti, generando dunque un nuovo step evolutivo delle applicazioni mobile che avranno un ruolo chiave in settori come la domotica e l'IoT (Internet of Things) in generale.

Ad esempio, tramite un sistema di sensori avanzato installato all'interno di un abitazione è possibile apprendere il comportamento dei suoi abitati e una AI potrebbe imparare da tali comportamenti e creare un report, visualizzabili ovunque sui propri device, per incentivare buone abitudini o per diminuire i livelli di stress, magari andando anche a modificare le luci o il riscaldamento a seconda di un determinato contesto.

Integrare al meglio un sistema di AI può essere utile anche nel settore enterprise, i digital assistant come Google Now, Siri o Cortana sono solo la punta dell'iceberg e giocheranno un ruolo importante nella produzione di applicazioni sia come meri assistenti che come strumenti da integrare all'intero dell'applicazione stessa. Tramite l'AI sarà possibile migliorare il proprio workflow, rendendo il proprio lavoro meno opprimente e più gradevole.

Quindi è questa la vera sfida del 2017, rendere lo sviluppo e l'integrazione di AI e delle rispettive piattaforme più semplice e immediate cosi da renderle accessibili a tutti.

Via Enterprisers Project

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