مرحلة التخطيط
يبدأ بناء منتج هاتف محمول مدعوم بالذكاء الاصطناعي قبل وقت طويل من كتابة الكود. تتضمن مرحلة التخطيط تحديد أهداف واضحة وفهم احتياجات المستخدم وتقييم الجدوى التقنية. نبدأ بتحديد المشكلات المحددة التي يمكن للذكاء الاصطناعي حلها بشكل أكثر فعالية من الأساليب التقليدية.
تساعد أبحاث السوق ومقابلات المستخدمين في تشكيل رؤية المنتج. نركز على حالات الاستخدام التي يوفر فيها الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية بدلاً من إضافة التعقيد لمجرد التعقيد. يضمن هذا النهج العملي أن المنتج النهائي يخدم احتياجات المستخدم الحقيقية.
الهندسة المعمارية التقنية
تتطلب هندسة تطبيق الهاتف المحمول المدعوم بالذكاء الاصطناعي موازنة عدة اعتبارات: دقة النموذج وسرعة الاستدلال واستهلاك البطارية وحجم التطبيق. نقيم ما إذا كان يجب تشغيل النماذج على الجهاز أو في السحابة أو من خلال نهج هجين.
يوفر الاستدلال على الجهاز فوائد الخصوصية ويعمل بدون اتصال، لكنه يتطلب تحسيناً لأجهزة الهاتف المحمول. يمكن أن تكون النماذج السحابية أكبر وأكثر دقة لكنها تقدم تأخيراً وتتطلب اتصالاً. تستخدم معظم منتجاتنا مزيجاً بناءً على متطلبات الميزات المحددة.
تطوير النموذج والتكامل
نعمل مع أطر تعلم الآلة المعتمدة ونحسن النماذج خصيصاً للنشر على الهاتف المحمول. يشمل ذلك التكميم والتقليم وتعديلات الهندسة المعمارية التي تقلل حجم النموذج مع الحفاظ على دقة مقبولة.
اختبار التكامل أمر بالغ الأهمية. تتصرف نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف عن الكود الحتمي، ويمكن أن تنتج الحالات الحدية نتائج غير متوقعة. نبني مجموعات اختبار شاملة تغطي ظروف الإدخال المختلفة وتتحقق من جودة المخرجات.
اعتبارات تجربة المستخدم
يجب أن تبدو ميزات الذكاء الاصطناعي طبيعية ضمن تجربة التطبيق. نصمم واجهات تحدد توقعات مناسبة وتوفر ملاحظات أثناء المعالجة وتتعامل مع عدم اليقين برشاقة. يجب أن يفهم المستخدمون ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه.
يتطلب التعامل مع الأخطاء اهتماماً خاصاً. عندما تنتج النماذج نتائج منخفضة الثقة، يجب أن يوصل التطبيق ذلك بوضوح ويقدم مسارات بديلة للمضي قدماً.
الإطلاق والتكرار
نطلق المنتجات بشكل تدريجي، نجمع ملاحظات المستخدمين ونراقب أداء النموذج في الإنتاج. غالباً ما تختلف أنماط الاستخدام الحقيقية عن سيناريوهات الاختبار، والتحسين المستمر جزء من دورة حياة المنتج.
تساعد التحليلات في تحديد أين يواجه المستخدمون صعوبة وأين تضيف ميزات الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة. تُعلم هذه البيانات أولويات التطوير اللاحقة وتحسينات النموذج.