Kako je mašinsko učenje izmenilo način na koji koristimo mobilne telefone

Tehnologija koja pokreće pametne telefone prešla je veliki put od svojih početaka do danas. Pre samo nekoliko godina jeftiniji uređaji obično su bili slabašni, međutim sada je situacija takva da telefoni srednje klase idu rame uz rame sa vrhunskim modelima koji su stari godinu do dve, a sve zahvaljujući tehnološkom napretku i primeni mašinskog učenja koje je omogućilo ogromne promene u načinu na koji koristimo ove uređaje.

Pa da vidimo, kako je mašinsko učenje izmenilo način na koji koristimo mobilne telefone.

Poboljšana predviđanja fotografije i teksta

Proizvođači pametnih uređaja 2010. godine započeli su trku na polju poboljšanja kvaliteta fotografija i video snimaka koje prave mobilni telefoni. Kako bi smanjili jaz izmešu mobilnih telefona i foto-aparata iskoristili su upravo mašinsko učenje.

Zahvaljujući tome, tokom godina, kamere pametnih telefona dobila su poboljšanja u pogledu dinamičkog opsega, smanjenja šuma i pravljenja fotografija u uslovima slabog osvetljenja.

Pored toga, mašinsko učenje omogućilo je i funkcionalnosti poput Single Take opcije koja kreira album fantastičnih fotografija na osnovu snimka od 15 sekundi, ali i funkcije koja korisniku dozvoljava da, na primer, zameni čitavo nebo na fotografiji ukoliko to želi. Uz to tu je i automatsko prepoznavanje lica i objekata, trenutka kada se osoba nasmeši ili prepoznavanje najboljeg kadra.

Pametni tekst

Mašinsko učenje na pametnim telefonima donelo je i poboljšanja vezana za ubacivanje teksta. Neuronska mreža vam omogućava predikciju teksta, ali i predviđanje relevantnih odgovora na poruku koju ste primili.

Kako bi ova funkcionalnost bila moguća iskorišćen je veliki broj rečenica kako bi mašina mogla da uvidi logiku, nauči i korisniku isporuči ono što danas, verovatno svi, uzimamo zdravo za gotovo.

Glas i AR

Mašinsko učenje na mobilne telefone dovelo je prepoznavanje glasa i veštačku realnost (AR), funkcionalnosti koje svake godine postaju sve bolje. Tako, recimo, postoji Google funkcija koja koristi kameru telefona kako bi automatski prevela tekst koji snimite.

S druge strane AR je našao ogromnu primenu kod video igara, ali i u različitim aplikacijama koje omogućavaju projektovanje i kreiranje imaginarnih prostora.

Mašinsko učenje je bilo od presudne važnosti i za prepoznavanje glasa koje je izuzetno korisno kod, na primer, prebacivanja govora u tekst, ali i tumačenje znakovnog jezika koje je nemim osobama olakšalo korišćenje pametnih telefona.

Personalizacija – sledeći korak mašinskog učenja

Inženjeri nastavljaju sa istraživanjem i novim primenama mašinskog učenja. Kako se predviđa, naredni korak ići će u pravcu personalizacije odnosno mobilni telefon će naučiti različite navike svog vlasnika i zatim mu omogućiti najbolje moguće iskustvo prilikom korišćenja telefona.

Jedan od primera može biti osvetljenost ekrana. Uređaj bi izvesno vreme analizirao kako korisnik podešava osvetljenost u različitim uslovima, a zatim bi je samostalno regulisao u različitim okolnostima.

Takođe, možda će mašinsko učenje omogućiti i to da telefon samostalno može da u potpunosti formuliše odgovore na poruke, veličinu slova na tastaturi ili ekranu.

Naravno, ovakve stvari se ne mogu dogoditi preko noći, a tu je i neophodnost da mašina sve podatke analizira samostalno bez korišćenja interneta ili nekih spoljnih resursa kako bi privatnost korisnika bila sačuvana.

U svakom slučaju, možemo slobodno reći da su pred nama zanimljiva vremena.