اگر تا به حال وارد دنیای ساخت اپلیکیشن یا بازی موبایل با کمک هوش مصنوعی شده‌اید، حتماً می‌دانید که این مسیر چندان ساده نیست. هوش مصنوعی قابلیت‌های تازه و امکانات هیجان‌انگیزی در اختیار شما قرار می‌دهد. اما در کنار آن، چالش‌هایی هم وجود دارد که اگر آن‌ها را نادیده بگیرید، ممکن است پروژه‌تان را با مشکل مواجه کند. پس بیایید با هم مهم‌ترین چالش‌ها را بررسی کنیم.

قبل از هر چیز، پیشنهاد می‌کنیم همراه با تیم بازار آموزش ببینید که چطور می‌توانید در کمتر از ۲۰ دقیقه، یک اپلیکیشن آن هم با AI طراحی کنید.

زمانی که داده خام است، هوش مصنوعی سردرگم می‌ماند

یکی از سخت‌ترین کارهایی که باید پیش از طراحی یک اپلیکیشن یا بازی انجام دهید، مدل‌سازی داده‌هاست. یعنی باید داده‌های خام را به گونه‌ای آماده کنید که هوش مصنوعی بتواند از آن‌ها یاد بگیرد و تصمیم‌گیری کند. فرض کنید در حال طراحی بازی‌ای هستید که در آن هوش مصنوعی باید تشخیص دهد چه زمانی به بازیکن کمک کرده یا دشمن را قوی‌تر کند. برای این کار ابتدا باید مجموعه‌ای از داده‌ها درباره رفتار بازیکن مانند : سرعت واکنش، دفعات باخت، نوع انتخاب‌ها و حتی مدت زمان بازی کردن جمع‌آوری شود.

مشکل از جایی شروع می‌شود که این داده‌ها همیشه آماده و دقیق نیستند. گاهی کلیک‌های اشتباهی در داده‌ها ثبت شده یا بخشی از اطلاعات اصلاً ذخیره نمی‌شود. اگر این اطلاعات را بدون بررسی به مدل هوش مصنوعی بدهید، ممکن است نتایجی تولید کند که با واقعیت فاصله زیادی دارند.

کیفیت داده؛ اولین و مهم‌ترین دغدغه

داده‌هایی که ناقص یا اشتباه باشند، می‌توانند عملکرد کلی هوش مصنوعی را به‌طور کامل مختل کنند. تصور کنید در حال طراحی اپلیکیشنی هستید که به کاربران در یادگیری زبان کمک می‌کند. اگر اطلاعات مربوط به سطح زبان کاربران، تعداد کلمات آموخته‌شده یا میزان تمرین، اشتباه ثبت شده باشد، هوش مصنوعی ممکن است تمرین‌هایی پیشنهاد دهد که یا بیش از حد ساده‌اند یا بیش از حد دشوار.

برای حل این مشکل، می‌توانید از Talend یا Apache NiFi کمک بگیرید. این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا داده‌های ناقص را شناسایی کرده و تنها اطلاعات صحیح را به مدل تحویل دهید. شاید این مرحله کمی زمان‌بر باشد، اما اگر آن را نادیده بگیرید، احتمال این‌که اپلیکیشن شما به درستی عمل نکند بسیار بالا می‌رود.

حجم بالای داده‌ها، مدیریت داده را پیچیده می‌کند

در طراحی بازی‌های موبایل، به‌ویژه بازی‌هایی که چندمرحله‌ای هستند یا رفتار کاربران در هر مرحله اهمیت دارد، خیلی زود با حجم بالایی از داده‌ها روبه‌رو می‌شوید. ذخیره‌سازی و مدیریت این اطلاعات روی سرورهای معمولی، مثل آن است که بخواهید یک کامیون شن را با وانت جابه‌جا کنید! راه‌حل مناسب، استفاده از فضاهای ابری است. سرویس‌هایی مانند AWS S3 یا Google Cloud به شما اجازه می‌دهند تا داده‌های‌تان را بدون نگرانی از حجم یا سرعت دسترسی، به‌راحتی ذخیره و مدیریت کنید.

داده‌های متفاوت، ابزارهای متفاوت می‌خواهند

یکی دیگر از چالش‌ها، تنوع زیاد داده‌هاست. همه چیز فقط عدد و رقم نیست. گاهی لازم است با عکس، ویدیو، صدا یا حتی حرکات کاربران در بازی سر و کار داشته باشید. فرض کنید بازی‌ای طراحی کرده‌اید که کنترل آن از طریق تکان دادن گوشی یا لمس‌های خاص انجام می‌شود. این داده‌ها ساختار مشخصی ندارند و با روش‌های معمول قابل مدیریت نیستند.

در این شرایط باید به سراغ ابزارهایی بروید که برای داده‌های غیرساختاریافته طراحی شده‌اند. پایگاه ‌داده‌هایی مانند MongoDB یا Cassandra دقیقاً برای چنین مواردی ساخته شده‌اند. اگر قصد دارید سیستمی پیشنهادگر طراحی کنید (مثلاً پیشنهاد آیتم جدید یا مرحله خاص در بازی بر اساس رفتار کاربر)، می‌توانید از این نوع پایگاه‌ داده‌ها استفاده کنید.

وقتی همه‌چیز درست پیش می‌رود، نتیجه شگفت‌انگیز است

طراحی اپلیکیشن با هوش مصنوعی رایگان

زمانی که بتوانید داده‌ها را به درستی مدیریت کنید، نتیجه‌اش را به‌وضوح در عملکرد اپلیکیشن یا بازی خود خواهید دید. فرض کنید اپلیکیشنی طراحی کرده‌اید که با توجه به رفتار قبلی کاربر، محتوای بعدی را به شکل هوشمند انتخاب می‌کند. اگر داده‌ها دقیق و درست در اختیار مدل قرار داده شوند، اپلیکیشن می‌تواند هر بار محتوایی ارائه دهد که کاملاً با سطح و علاقه‌ کاربر هماهنگ باشد.

در بازی‌ها نیز این موضوع به خوبی نمایان می‌شود. به‌عنوان نمونه، اگر مدل هوش مصنوعی متوجه شود که کاربر بیشتر به مراحل فکری علاقه دارد تا مراحل اکشن، می‌تواند بازی را به‌گونه‌ای تنظیم کند که هم جذاب باشد و هم خسته‌کننده نشود.

تاثیر معماری اپلیکیشن خود را دست کم نگیرید

اگر در حال طراحی یک اپلیکیشن یا بازی موبایل با کمک هوش مصنوعی هستید، بدون شک باید درباره معماری مدل‌های هوشمندتان تصمیم‌های دقیقی بگیرید. معماری مدل یعنی نقشه‌ای که هوش مصنوعی طبق آن یاد می‌گیرد، فکر می‌کند و پاسخ می‌دهد. درست مانند ساختن یک ساختمان؛ اگر از اول ستون‌ها را درست نچینید، بعداً دیگر نمی‌توانید طبقات را راحت اضافه کرده یا نمای ساختمان را عوض کنید.

در اپلیکیشن‌ها و بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، معماری مدل مشخص می‌کند که سیستم تا چه اندازه می‌تواند دقیق، سریع و قابل‌توسعه باشد. مثلاً اگر می‌خواهید در بازی‌تان یک دشمن باهوش داشته باشید که از رفتار کاربر یاد بگیرد و سبک بازی‌اش را عوض کند، باید بدانید کدام نوع مدل برای این کار مناسب‌تر است. اگر معماری نادرستی را انتخاب کنید، حتی اگر الگوریتم‌ها‌یتان درست کار کنند، باز هم خروجی خوبی نخواهید گرفت.

هر پروژه‌ای، معماری خودش را می‌طلبد

یکی از رایج‌ترین اشتباهاتی که توسعه‌دهندگان مرتکب می‌شوند، استفاده از معماری‌هایی است که صرفاً پیچیده به‌نظر می‌رسند اما برای پروژه‌ آن‌ها مناسب نیستند. مثلا ممکن است بخواهید یک اپلیکیشن ساده یادگیری زبان طراحی کنید که فقط سطح کاربر را تشخیص دهد و تمرین مناسب پیشنهاد کند. در این حالت استفاده از یک مدل سبک مانند Logistic Regression کافی است. ولی اگر همین پروژه را با یک شبکه عصبی سنگین مثل BERT اجرا کنید، نه تنها نتیجه‌ بهتری نمی‌گیرید، بلکه وقت و منابع زیادی را هم هدر می‌دهید.

برای بازی‌هایی که باید هوش مصنوعی رفتاری از خود نشان دهد یا به صورت زنده با بازیکن تعامل کند، نیاز به معماری‌های پیشرفته‌تر و منعطف‌تر وجود دارد. مثلاً در یک بازی ماجراجویی که در آن هوش مصنوعی باید مسیر تصمیم‌گیری بازیکن را دنبال کند و واکنش‌های متفاوتی نشان دهد، استفاده از مدل مبتنی بر LSTM یا Transformer می‌تواند عملکرد بسیار بهتری نسبت به مدل‌های ساده‌تر داشته باشد.

مراقب هزینه‌های آموزش مدل هم باشید

یکی دیگر از مسائلی که باید به آن توجه کنید، هزینه و زمان آموزش مدل است. هرچه معماری پیچیده‌تر باشد، نیاز به منابع محاسباتی بیشتری دارد. مثلاً اگر تصمیم بگیرید از معماری‌هایی مانند GPT یا BERT استفاده کنید، باید انتظار داشته باشید که آموزش این مدل‌ها حتی روی سیستم‌های قدرتمند هم زمان‌بر و پرهزینه است.

برای کاهش این هزینه‌ها، پیشنهاد می‌کنیم از ابزارهایی مثل Google Colab Pro استفاده کنید. این سرویس به شما اجازه می‌دهد تا با هزینه‌ای نسبتاً کم، از GPU برای آموزش مدل‌های سنگین کمک بگیرید. این کار مخصوصاً زمانی که در حال توسعه نسخه اولیه اپ یا بازی هستید، بسیار کاربردی است. می‌توانید ابتدا با Colab مدل‌تان را تست و بهینه‌سازی کنید و بعد به سراغ آموزش نهایی بروید.

آینده را از الان پیش‌بینی کنید

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که معماری مدل شما باید داشته باشد، قابلیت سازگاری با تغییرات آینده است. احتمال اینکه اپلیکیشن یا بازی‌تان در آینده نیاز به تغییراتی پیدا کند یا بخواهید قابلیت‌های جدیدی به آن اضافه کنید، خیلی زیاد است. اگر از ابتدا معماری‌ای را انتخاب کنید که ماژولار نباشد یا انعطاف‌پذیری لازم را نداشته باشد، در مراحل بعدی دچار دردسر می‌شوید.

مثلا فرض کنید در اپلیکیشنی که برای شناسایی احساسات کاربران طراحی کرده‌اید، تصمیم دارید بعدها امکان تشخیص صدا یا تصویر را هم به آن اضافه کنید. اگر معماری اولیه فقط بر پایه پردازش متن طراحی شده باشد، اضافه کردن ماژول صدا یا تصویر به پروژه بسیار سخت خواهد بود. در حالی‌که اگر از همان ابتدا یک معماری ماژولار مانند CNN با ورودی چندگانه انتخاب کرده باشید، به‌راحتی می‌توانید بخش‌های جدیدی را به پروژه اضافه کنید.

همه‌چیز را یک‌باره اجرا نکنید؛ با مقیاس کوچک شروع کنید

اپلیکیشن خود را تست کنید

قبل از اینکه مدل نهایی را روی همه کاربران اجرا کنید، آن را در یک مقیاس کوچک تست کنید. این کار مخصوصاً در بازی‌ها اهمیت زیادی دارد. تصور کنید در یک بازی موبایل، مدل هوش مصنوعی رفتار دشمنان را کنترل می‌کند. اگر این مدل اشتباه عمل کند، ممکن است یا بازی بیش از حد سخت شود و بازیکنان را خسته کند، یا آن‌قدر ساده شود که چالش‌برانگیز نباشد. با تست اولیه روی تعداد کمی از کاربران، می‌توانید بازخورد واقعی بگیرید و تنظیمات را بهینه کنید.

امنیت داده‌ها، ضامن اعتماد کاربران به اپلیکیشن شما

اگر تصمیم گرفته‌اید اپلیکیشن یا بازی موبایل خود را با کمک هوش مصنوعی توسعه دهید، باید مسئله امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی کاربران را از همان اول جدی بگیرید. حتی اگر همه چیز عالی پیش برود و اپ شما از نظر عملکردی عالی باشد، کافی‌ست تنها یک بار اطلاعات کاربران فاش شود تا اعتبار پروژه‌تان زیر سؤال برود.

کاربران به شما اعتماد می‌کنند و اطلاعاتشان را در اختیار اپ شما می‌گذارند؛ از رفتارهای درون اپ و بازی گرفته تا شاید لوکیشن و حتی صدا یا تصویرشان. اگر از این اطلاعات خوب مراقبت نکنید، نه‌تنها کاربرها را از دست می‌دهید، بلکه ممکن است از نظر قانونی هم دچار دردسر شوید.

وقتی بازی شما هدف حمله هکرها می‌شود

یکی از خطراتی که مخصوصاً در بازی‌ها و اپ‌های هوش مصنوعی وجود دارد، حملات سایبری پیشرفته است. چون این برنامه‌ها معمولاً با داده‌های زیادی سروکار دارند، برای هکرها جذاب‌تر هستند. مثلاً فرض کنید یک بازی موبایل طراحی کرده‌اید که از رفتار بازیکن یاد می‌گیرد و با الگوریتم‌های یادگیری ماشین خودش را تنظیم می‌کند. اگر این داده‌ها به‌درستی محافظت نشده باشند، هکرها می‌توانند با تزریق داده‌های جعلی سیستم را گمراه کنند. این یعنی دشمن داخل بازی ممکن است رفتار غیرعادی داشته باشد یا حتی کل بازی از کار بیفتد.

حمله‌ای که به آن Data Injection Attack می‌گویند، دقیقاً چنین کاری می‌کند. یعنی داده‌های نادرست را وارد مدل یادگیری می‌کند و همه چیز را به‌هم می‌ریزد. اگر بازی شما آنلاین هم باشد و روی سرور اجرا شود، آسیب‌پذیری‌اش بیشتر هم می‌شود.

قانون هم برای حریم خصوصی حرف دارد

ممکن است در حال حاضر اپلیکیشن‌تان فقط برای کاربران داخل کشور طراحی شده باشد. ولی اگر برنامه دارید بعداً وارد بازار جهانی شوید، باید قوانین بین‌المللی را هم در نظر بگیرید. مثلاً اگر بخواهید اپ خود را در اروپا منتشر کنید، باید با قانون معروف GDPR هماهنگ باشید. این قانون مشخص کرده که شما مجاز به جمع‌آوری چه اطلاعاتی هستید، چگونه باید آن‌ها را ذخیره کرده و در چه شرایطی اجازه دارید آن‌ها را تحلیل کنید.

در آمریکا هم قانون CCPA برای همین کار وجود دارد. رعایت این قوانین فقط یک کار اداری نیست؛ اگر یکی از کاربران متوجه شود که اپ شما با این قوانین تطابق ندارد، می‌تواند شکایت کند و نه‌تنها جریمه می‌شوید، بلکه شهرت برندتان هم خدشه‌دار می‌شود.

ناشناس‌سازی داده‌ها؛ شمشیر دولبه

حریم شخصی کاربر را حفظ کنید

یکی از راه‌های رایج برای حفظ حریم خصوصی، ناشناس‌سازی داده‌ها است. یعنی اطلاعات کاربران را طوری تغییر دهید که دیگر قابل شناسایی نبوده، اما هنوز هم برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی قابل استفاده باشند. مثلاً اگر از صدای کاربر برای تشخیص احساسات استفاده می‌کنید، ممکن است بخواهید بخشی از ویژگی‌های خاص صدا (مثل لحن یا لهجه شخصی) را حذف کنید تا فرد قابل شناسایی نباشد.

ولی این کار گاهی باعث کاهش دقت مدل می‌شود. مثلاً در بازی‌ای که باید احساسات بازیکن را از روی صدایش تشخیص داده و بر اساس آن واکنش نشان دهد، اگر صدا را بیش از حد ناشناس‌سازی کنید، هوش مصنوعی دیگر نمی‌تواند درست تشخیص دهد که کاربر عصبانی است یا خوشحال. پس اینجا باید تعادلی بین حفظ امنیت و عملکرد خوب اپ برقرار کنید.

چطور از داده‌های کاربر محافظت کنید؟

در قدم اول، بهتر است از الگوریتم‌های رمزنگاری قدرتمندAES-256  کمک بگیرید تا مطمئن شوید که اگر هم اطلاعات کاربران به‌دست افراد سودجو بیفتد، قابل خواندن نخواهد بود. علاوه بر آن، انجام تست‌های امنیتی دوره‌ای مانند Penetration Testing می‌تواند به شما کمک کند تا زودتر از هکرها، نقاط ضعف اپلیکیشن‌تان را شناسایی و برطرف کنید.

اگر اپلیکیشن‌تان بزرگ است و داده‌های زیادی جمع‌آوری می‌کند، حتماً برای خودتان یک سیاست داده‌محور واضح تعریف کنید. مثلاً دقیقاً مشخص کنید چه اطلاعاتی را ذخیره می‌کنید، برای چه مدتی نگه می‌دارید، چه کسی به آن‌ها دسترسی دارد و اگر کسی بخواهد اطلاعاتش پاک شود، شما چطور این کار را انجام می‌دهید. این سیاست‌ها باید نه‌تنها در تیم توسعه شما بلکه در مستندات و حتی در تنظیمات اپ نیز برای کاربران قابل مشاهده باشند.

آموزش هوش مصنوعی بدون افشای اطلاعات

اگر بخواهید یک گام جلوتر بروید، می‌توانید از روش‌هایی مثل Differential Privacy استفاده کنید. این تکنیک به شما کمک می‌کند تا از داده‌های کاربران برای آموزش مدل استفاده کنید، بدون اینکه اطلاعات واقعی آن‌ها را فاش کنید. مثلاً گوگل از همین روش برای بهبود دقت کیبورد Gboard استفاده کرده، بدون اینکه لازم باشد متن واقعی تایپ‌شده توسط کاربر را ببیند.

در بازی‌ها هم می‌توانید از این روش برای تحلیل رفتار بازیکن‌ها استفاده کنید؛ مثلاً بفهمید اکثر کاربران در کدام مرحله گیر کرده یا بیشتر چه آیتمی را انتخاب می‌کنند، بدون اینکه لازم باشد دقیقاً بدانید کدام بازیکن چه کاری کرده است.

ساخت اپلیکیشن با هوش مصنوعی چه مزایایی دارد؟

وقتی می‌خواهید یک اپلیکیشن یا بازی موبایل بسازید، احتمالاً دنبال راهی هستید که هم سریع‌تر جلو بروید، هم هزینه کمتری بپردازید و در عین حال کیفیت محصول‌تان را هم حفظ کنید. هوش مصنوعی ابزاری‌ست که اگر درست از آن استفاده کنید، هم در وقت خود صرفه‌جویی می‌کنید، هم از نظر مالی جلو می‌افتید و هم محصولی ارائه می‌دهید که تجربه کاربری جذاب‌تری برای مخاطب دارد.

ساخت سریع‌تر، کار تیمی بهتر

یکی از مزایای مهمی که ساخت اپلیکیشن با هوش مصنوعی دارد، همین افزایش سرعت در روند توسعه است. فرض کنید دارید یک بازی موبایل می‌سازید که مرحله‌به‌مرحله باید پیچیده‌تر شود. اگر بخواهید همه‌چیز را دستی طراحی کنید، کلی زمان می‌برد. اما وقتی از هوش مصنوعی کمک بگیرید، سرعت کار چند برابر می‌شود. ابزارهایی مثل ChatGPT یا Copilot می‌توانند حتی هنگام کدنویسی به شما پیشنهاد بدهند یا قطعه‌هایی از کد را برای‌تان بنویسند. این یعنی کار تیمی شما سریع‌تر، هماهنگ‌تر و کم‌اشتباه‌تر پیش می‌رود.

کاهش هزینه‌ها بدون قربانی کردن کیفیت

بهینه‌سازی هزینه ساخت اپلیکیشن

یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌هایی که نمی‌شود نادیده گرفت، کاهش هزینه‌هاست. طراحی اپلیکیشن از صفر، مخصوصاً اگر پروژه بزرگ باشد، هزینه‌بر است. اما با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، خیلی از کارها به شکل خودکار انجام می‌شوند. مثلاً اگر اپ یا بازی‌تان باگ داشته باشد، به‌جای صرف زمان زیاد برای پیدا کردن خطا، می‌توانید از ابزارهایی مثل Sentry یا LogRocket استفاده کنید تا خودش به شما بگوید خطا کجاست و حتی پیشنهاد بدهد که چطور رفعش کنید.

از طرفی ابزارهایی مثل AWS CodeGuru می‌توانند کد شما را تحلیل کنند، بخش‌های ناکارآمد را شناسایی کرده و به شما پیشنهاد بدهند که چطور کدتان را تمیزتر بنویسید. این یعنی هم کیفیت بالاتر می‌رود، هم هزینه زمانی و مالی پایین‌تر می‌آید.

اپلیکیشنی که خودش از خودش مراقبت می‌کند

خیلی از کارهایی که بعد از انتشار اپلیکیشن انجام می‌دهید، مربوط به نگهداری و به‌روزرسانی آن است. حالا تصور کنید که بتوانید بخش بزرگی از این کارها را به هوش مصنوعی بسپارید. مثلاً الگوریتم‌های پیش‌بینی نگهداری می‌توانند به شما بگویند کدام بخش‌های اپ احتمال دارد در آینده دچار مشکل شوند، یا سرورهایی که ممکن است فشار زیادی روی‌شان بیاید را قبل از وقوع مشکل بهینه کنند. این یعنی دیگر لازم نیست همیشه در حال رفع خرابی‌های اضطراری باشید، چون از قبل جلوی آن‌ها را گرفته‌اید.

وقتی اپلیکیشن شما دقیقاً همان چیزی می‌شود که کاربر انتظار دارد

اگر بخواهید اپلیکیشن‌ یا بازی‌تان برای هر کاربر تجربه‌ای منحصربه‌فرد رقم بزند، بهتر است از هوش مصنوعی کمک بگیرید. شخصی‌سازی چیزی نیست که فقط ظاهر برنامه را تغییر بدهد؛ این یعنی شما به کاربر نشان می‌دهید که دقیقاً متوجه هستید به دنبال چه چیزی است.

فرض کنید یک اپلیکیشن آموزش زبان طراحی کرده‌اید. یکی از کاربران همیشه شب‌ها از برنامه استفاده می‌کند و بیشتر به یادگیری مکالمه علاقه‌مند است. اگر از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کنید، اپلیکیشن شما می‌تواند به‌مرور زمان این الگوها را شناسایی کند و درس‌ها و تمرین‌هایی متناسب با آن زمان و علاقه به او پیشنهاد دهد. این یعنی تجربه‌ای اختصاصی برای هر کاربر.

الگوریتم‌هایی که پیشنهادهای هوشمند ارائه می‌دهند

احتمالاً شما هم در برنامه‌هایی مانند نتفلیکس یا اسپاتیفای دیده‌اید که وقتی چند آهنگ گوش می‌دهید یا چند فیلم تماشا می‌کنید، بعد از آن برنامه خودش شروع می‌کند به پیشنهاد دادن چیزهایی که احتمال دارد دوستشان داشته باشید. این کار با استفاده از الگوریتم‌های توصیه‌گر انجام می‌شود که با بررسی رفتار شما، به مرور سلیقه‌تان را می‌شناسند.

شما نیز می‌توانید این الگوریتم‌ها را در اپلیکیشن خود پیاده‌سازی کنید. مثلاً در یک بازی موبایل، اگر کاربری علاقه دارد بیشتر مراحلی را بازی کند که چالش فکری دارند، می‌توانید هوش مصنوعی را طوری تنظیم کنید که این نوع مرحله‌ها را بیشتر به او پیشنهاد دهد. این باعث می‌شود کاربر زمانش را صرف چیزهایی کند که برایش جذاب هستند و احتمال بازگشتش به بازی افزایش می‌یابد.

اپلیکیشنی که خودش را با سلیقه کاربر هماهنگ می‌کند

هماهنگی خودکار اپ با سلیقه کاربر

خیلی وقت‌ها فقط پیشنهاد محتوا کافی نیست. گاهی لازم است خود رابط کاربری هم با سلیقه‌ی کاربر هماهنگ شود. مثلاً اگر کاربر شما چپ‌دست باشد، یا فونت درشت‌تر دوست داشته باشد، یا ترجیح دهد از حالت تاریک (Dark Mode) استفاده کند، می‌توانید این تنظیمات را به‌صورت هوشمند و با تحلیل رفتار قبلی او انجام دهید. این کار با استفاده از یادگیری ماشین انجام می‌شود و به‌راحتی در تجربه‌ی کاربر تفاوت ایجاد می‌کند.

هوش مصنوعی در نقش نگهبان اپ شما

ابزارهایی مانند Darktrace یا IBM QRadar می‌توانند رفتار کاربران را بررسی کنند و اگر چیزی غیرعادی بود، همان لحظه هشدار بدهند. مثلاً اگر فردی تلاش کند از کشوری ناشناس وارد حساب کاربری کسی شود، این سیستم‌ها می‌توانند ورود را مسدود کنند یا از کاربر بخواهند تا تأیید دو مرحله‌ای را فعال کند. در بازی‌ها نیز همین‌طور است. اگر کسی بخواهد با تقلب یا ربات بازی کند، الگوریتم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند این رفتارها را شناسایی کرده و سریعاً جلوی آن را بگیرند.

آینده‌ درخشان ساخت اپلیکیشن با هوش مصنوعی

اگر امروز اپلیکیشن‌ها می‌توانند رفتار کاربران را تحلیل کنند، آینده قرار است پا را از این هم فراتر بگذارد. تصور کنید شما وارد یک اپلیکیشن یادگیری زبان می‌شوید، اما بدون اینکه حتی بگویید چه حسی دارید، برنامه با توجه به الگوی خواب، موقعیت مکانی، یا حتی صدای شما، متوجه می‌شود امروز خسته‌اید. بنابراین به‌جای اینکه سراغ تمرین‌های سنگین برود، چند تا بازی سبک و مفرح برای تقویت لغات پیشنهاد می‌دهد.

این یعنی پیش‌بینی در لحظه که یکی از جذاب‌ترین مسیرهای آینده ساخت اپلیکیشن با هوش مصنوعی رایگان است. برنامه نه‌تنها متوجه می‌شود شما در حال حاضر چه می‌خواهید، بلکه سعی می‌کند پیش‌بینی کند که ممکن است چند لحظه بعد به چه چیزی نیاز داشته باشید.

طراحی اپلیکیشن فقط با حرف زدن؟ در آینده کاملاً ممکن است

تا همین چند سال پیش، ساختن یک اپلیکیشن به ساعت‌ها کدنویسی و طراحی نیاز داشت. ولی الان با ابزارهای بدون کدنویسی، خیلی‌ها می‌توانند با چند کلیک ساده، برنامه‌ای اولیه بسازند. ساخت اپلیکیشن با هوش مصنوعی رایگان در آینده از این هم ساده‌تر می‌شود.

فرض کنید شما فقط می‌گویید: «یک اپلیکیشن بازی بساز که کاربرها بتونن با هم رقابت کنن، امتیاز بگیرن و توی جدول رده‌بندی برن بالا». هوش مصنوعی تمام این توضیح‌ها را می‌فهمد، یک طراحی زیبا برای رابط کاربری می‌چیند، مراحل بازی را می‌سازد، امتیازدهی را اضافه می‌کند و در نهایت اپلیکیشنی کامل در اختیارتان قرار می‌دهد؛ بدون اینکه حتی یک خط کد بنویسید. در واقع، شما فقط ایده می‌دهید و بقیه‌ کار را هوش مصنوعی پیشرفته انجام می‌دهد.

رابط‌های کاربری که احساسات شما را درک می‌کنند

یکی از پیشرفت‌های هیجان‌انگیز آینده این است که اپلیکیشن‌ها می‌توانند احساسات کاربران را بشناسند. این یعنی اگر شما در یک بازی شکست خورده‌اید و ناراحت هستید، برنامه می‌تواند با تغییر رنگ‌ها، آرام کردن موسیقی یا حتی پیشنهاد یک مرحله ساده‌تر، حال و هوای شما را بهتر کند.

مثلا اگر کاربری عصبانی یا مضطرب وارد یک اپلیکیشن سلامتی شود، سیستم می‌تواند تنفس‌های کاربر را از روی میکروفن تشخیص داده و محیط را طوری تغییر دهد که حس آرامش بیشتری منتقل کند. حتی در بازی‌ها هم می‌شود از این قابلیت استفاده کرد تا وقتی کاربر بیش از حد شکست خورد، بازی با او مهربان‌تر شود!

اپلیکیشنی که خودش را با هر دستگاهی هماهنگ می‌کند

آینده ساخت اپلیکیشن با AI

در آینده قرار نیست اپلیکیشن‌ها فقط مخصوص گوشی موبایل طراحی شوند. شما ممکن است یک بار از بازی‌تان روی گوشی استفاده کنید، بار دیگر روی ساعت هوشمند و روز بعد با هدست واقعیت مجازی وارد همان دنیا شوید. در اینجا هوش مصنوعی می‌تواند تمام طراحی‌ها را به‌صورت تطبیقی انجام دهد.

مثلاً اگر یک کاربر روی گوشی با دکمه‌های بزرگ راحت‌تر است، همان طراحی را در ساعت هوشمند هم برای او تکرار می‌کند. یا اگر کسی بازی را با دسته کنترلر بهتر بازی می‌کند، برنامه می‌تواند به صورت خودکار تنظیمات را مطابق آن تغییر دهد. این یعنی تجربه‌ یکپارچه روی هر دستگاه، بدون اینکه نیاز باشد شما برای هر پلتفرم به صورت جداگانه برنامه‌نویسی کنید.

قدم گذاشتن به دنیای واقعیت مجازی

متاورس و واقعیت مجازی هنوز برای خیلی‌ها مفهوم آینده‌اند، ولی در طراحی اپلیکیشن‌ها، این آینده دارد به واقعیت تبدیل می‌شود. اپلیکیشن‌ها دیگر فقط روی صفحه نیستند؛ آن‌ها در فضای سه‌بعدی زندگی می‌کنند. حالا اگر هوش مصنوعی وارد این ماجرا شود، می‌تواند در طراحی همه چیز نقش داشته باشد. از شکل و شمایل آواتار کاربران گرفته تا نوع فضای بازی یا محیط تعامل در یک اپلیکیشن آموزشی.

مثلاً در یک بازی واقعیت مجازی، هوش مصنوعی می‌تواند شخصیت‌های مجازی‌ای بسازد که نه‌تنها با شما حرف می‌زنند، بلکه احساساتتان را هم می‌فهمند، به شکل طبیعی واکنش نشان می‌دهند و حتی از رفتار شما درس می‌گیرند تا دفعه‌ بعد تعامل بهتری داشته باشند.

سخن پایانی

طراحی اپلیکیشن با هوش مصنوعی فرصت‌های جذابی پیش رویتان می‌گذارد. طراحی اپلیکیشن‌هایی که رفتار کاربر را پیش‌بینی می‌کنند، رابط‌های کاربری که با هر کلیک باهوش‌تر می‌شوند و تجربه‌های کاربری که مخصوص همان کاربر، همان لحظه طراحی می‌شوند. انگار دارید گام به گام با کاربر پیش می‌روید و بهترین تجربه را برای او رقم می‌زنید.

اما هرچه جلوتر بروید، می‌فهمید که همه‌چیز به این سادگی هم نیست. الگوریتم‌ها همیشه آن‌طور که می‌خواهید رفتار نمی‌کنند. داده‌ها ممکن است گمراهتان کنند. یک تصمیم اشتباه می‌تواند اعتماد کاربر را از بین ببرد. هوش مصنوعی اگر کنترل‌نشده رها شود، به‌جای دستیار، می‌شود غریبه‌ای سرد و بی‌روح که برندتان را زیر سوال می‌برد.

پس اگر می‌خواهید بهترین اپ را با AI طراحی کنید، خوب است بدانید که فقط دانش کافی نیست؛ باید شهامت تجربه کردن را هم داشته باشید. بهتر است با ذهن باز جلو بروید، اشتباه کنید، یاد بگیرید و دوباره بسازید. اگر به دنبال ساخت اپلیکیشنی هستید که هم هوشمند بوده و هم احساس داشته باشد، باید بلد باشید بین منطق و خلاقیت تعادل برقرار کنید.

منبع: designerup.co