Google готовится революционизировать ландшафт приложений Android, предоставив разработчикам доступ к возможностям искусственного интеллекта на устройстве с помощью своей модели Gemini Nano. Этот шаг, который, как ожидается, будет представлен на предстоящей конференции разработчиков I/O, откроет новую эру интеллектуальных приложений, ориентированных на конфиденциальность, которые могут выполнять задачи непосредственнона устройствах пользователей, устраняя необходимость в постоянном подключении к облаку.
Ключ к этому новаторскому развитию лежит в новом наборе API (Application Programming Interfaces), интегрированных в Google’s ML Kit, комплексный набор инструментов машинного обучения, предназначенный для разработчиков. Используя эти API, разработчики могут легко интегрировать возможности Gemini Nano в свои приложения, предоставляя широкий спектр функций на основе AI без сложностей создания и развертывания собственных моделей машинного обучения.
Эти новые API, по сути, позволят разработчикам “подключаться” к AI модели на устройстве, открывая такие функции, как текстовое резюмирование, расширенная проверка орфографии, сложное переписывание и даже создание описаний для изображений. Самое приятное? Вся эта обработка происходит непосредственно на устройстве пользователя, обеспечивая конфиденциальность и безопасность данных.
Раскрытие потенциала AI на устройстве
Последствия этого шага далеко идущие, что обещает новое поколение приложений для Android, которые будут более интеллектуальными, отзывчивыми и уважительными к конфиденциальности пользователей. Представьте себе приложения, которые могут:
- Резюмировать длинные документы или статьи за секунды: Больше не нужно просеивать горы текста, чтобы найти ключевую информацию.
- Проверять электронные письма и сообщения на наличие грамматических ошибок и опечаток в режиме реального времени: Пишите безошибочно.
- Переписывать предложения и абзацы для повышения ясности и лаконичности: Создавайте более эффективные и впечатляющие тексты.
- Создавать описания для изображений, делая их более доступными для пользователей с нарушениями зрения: Повышайте инклюзивность вашего приложения.
Это всего лишь несколько примеров преобразующего потенциала AI на устройстве. Предоставляя разработчикам инструменты для использования этой технологии, Google прокладывает путь к более интеллектуальному и удобному мобильному опыту.
Мощь Gemini Nano
Gemini Nano, как следует из названия, представляет собой компактную версию мощной AI модели Google Gemini, специально разработанную для эффективной работы на мобильных устройствах. Хотя он может и не обладать такой же вычислительной мощностью, как его облачный аналог, он по-прежнему обладает значительной силой, способной выполнять широкий спектр задач AI с впечатляющей точностью.
Однако есть некоторые ограничения, которые следует учитывать. Как отмечает сам Google, версия Gemini Nano на устройстве имеет определенные ограничения. Например, резюме обычно ограничены максимум тремя пунктами, а описания изображений в настоящее время доступны только на английском языке. Качество результатов также может варьироваться в зависимости от конкретной версии Gemini Nano, работающей на конкретном устройстве.
Существуют две основные версии Gemini Nano:
- Gemini Nano XS: Это стандартная версия, весом примерно 100 МБ.
- Gemini Nano XXS: Это более оптимизированная версия, всего четверть размера варианта XS. Тем не менее, он предназначен только для текста и имеет меньшее контекстное окно, что означает, что он может обрабатывать меньше информации за раз.
Несмотря на эти ограничения, преимущества AI на устройстве намного перевешивают недостатки. Возможность обрабатывать данные локально, не полагаясь на облачные серверы, предлагает значительные преимущества с точки зрения скорости, конфиденциальности и безопасности.
Благо для экосистемы Android
Эта инициатива может стать крупным выигрышем для всей экосистемы Android. В то время как устройства Google Pixel уже широко используют Gemini Nano, эти новые API распространят преимущества AI на устройстве на гораздо более широкий спектр устройств.
Несколько других производителей телефонов, в том числе такие гиганты отрасли, как OnePlus, Samsung и Xiaomi, уже разрабатывают свои устройства для поддержки AI модели Google. Поскольку все больше и больше телефонов поддерживают возможности AI на устройстве, у разработчиков будет растущий рынок пользователей, на которых можно ориентировать свои приложения на основе AI. OnePlus 13, Samsung Galaxy S25 и Xiaomi 15 - это примеры устройств, которые, как ожидается, будут поддерживать обработку на устройстве.
Это широкое внедрение AI на устройстве не только улучшит пользовательский опыт, но и будет стимулировать инновации в ландшафте приложений Android. Разработчики смогут создавать более персонализированные, контекстно-зависищие приложения, которые могут адаптироваться к потребностям пользователей в режиме реального времени, обеспечивая при этом защиту их конфиденциальности.
Представление API на Google I/O
Официальное представление этих новых API Gemini Nano, как ожидается, состоится на ежегодной конференции разработчиков Google I/O. Google уже подтвердил специальную сессию I/O под названием “Gemini Nano on Android: Building with on-device gen AI”, которая обещает предоставить разработчикам всесторонний обзор новых API и их возможностей.
В описании сессии конкретно упоминается возможность “резюмировать, проверять орфографию и переписывать текст, а также создавать описания изображений”, что полностью соответствует функциональности, предлагаемой новыми API ML Kit. Это говорит о том, что Google готовится к серьезному продвижению AI на устройстве, предоставляя разработчикам возможность создавать новое поколение интеллектуальных приложений Android.
Решение проблем разработки AI на устройстве
В настоящее время разработчики, заинтересованные во включении функций генеративного AI на устройстве в свои приложения для Android, сталкиваются с рядом серьезных препятствий. Google предлагает AI Edge SDK, который предоставляет доступ к оборудованию NPU (Neural Processing Unit) для запуска моделей машинного обучения. Тем не менее, эти инструменты все еще находятся на экспериментальной фазе и в настоящее время ограничены серией Pixel 9. Кроме того, AI Edge SDK в основном ориентирован на обработку текста.
В то время как Qualcomm и MediaTek также предлагают API для запуска AI рабочих нагрузок, функции и функциональность могут значительно отличаться от устройства к устройству, что затрудняет их использование для долгосрочных проектов. В качестве альтернативы разработчики могут попытаться запускать свои собственные модели AI непосредственно на устройствах, но это требует глубокого понимания генеративных AI систем и тонкостей мобильного оборудования.
Новые API Gemini Nano обещают упростить процесс реализации локального AI, что позволит разработчикам сравнительно быстро и легко добавлять функции на основе AI в свои приложения.
Приоритет конфиденциальности и безопасности
Одним из самых убедительных аргументов в пользу AI на устройстве является его способность защищать конфиденциальность пользователей. В эпоху, когда утечки данных и проблемы конфиденциальности распространены, возможность обрабатывать данные локально, не отправляя их на удаленные серверы, является основным преимуществом.
Большинство пользователей, вероятно, предпочли бы хранить свои личные данные на своих собственных устройствах, а не доверять их стороннему облачному сервису. AI на устройстве обеспечивает этот уровень контроля, гарантируя, что конфиденциальная информация остается в безопасности и конфиденциальности.
Например, функция Pixel Screenshots от Google обрабатывает все снимки экрана непосредственно на телефоне пользователя, не отправляя их в облако. Аналогичным образом, новый складной Razr Ultra от Motorola суммирует уведомления локально на устройстве, в то время как менее мощная базовая модель Razr отправляет уведомления на сервер для обработки.
Эти примеры иллюстрируют растущую тенденцию к AI на устройстве как к средству повышения конфиденциальности и безопасности. Обрабатывая данные локально, приложения могут обеспечивать интеллектуальные функции, не ставя под угрозу конфиденциальность пользователей.
Обеспечение согласованности в мобильном AI
Выпуск API, которые легко интегрируются с Gemini Nano, может внести столь необходимую последовательность в фрагментированный ландшафт мобильного AI. Однако конечный успех этой инициативы зависит от сотрудничества между Google и OEM (Original Equipment Manufacturers) для обеспечения широкой поддержки Gemini Nano на различных устройствах.
В то время как Google предпринимает согласованные усилия для продвижения AI на устройстве, некоторые компании могут предпочесть свои собственные запатентованные решения. Кроме того, неизбежно будут устройства, которым не хватает необходимой вычислительной мощности для локального запуска AI моделей. Это означает, что внедрение AI на устройстве, вероятно, будет постепенным процессом, в котором некоторые устройства и приложения будут внедрять эту технологию быстрее, чем другие.
Несмотря на эти проблемы, потенциальные преимущества AI на устройстве неоспоримы. Предоставляя разработчикам инструменты для создания интеллектуальных приложений, ориентированных на конфиденциальность, Google делает значительный шаг к формированию будущего мобильных вычислений. Стандартизация AI моделей среди различных производителей также приведет к одинаковому пользовательскому опыту, независимо от устройства.
Благодаря новой интеграции Gemini nano это значительно уменьшит вес приложения и зависимость от облачной инфраструктуры для запуска функций AI. Это также гарантирует, что данные пользователя не передаются в облако и обрабатываются локально на устройстве, что повышает конфиденциальность пользователя.
Кроме того, AI на устройстве также будет работать в автономном режиме, без подключения к Интернету. Это позволит пользователям пользоваться преимуществами функций AI в областях с ограниченным или отсутствием сетевого подключения, а приложения также будут потреблять меньше полосы пропускания и быть более отзывчивыми.
Новые API откроют новые варианты использования, которые невозможны с облачными API, такие как перевод в реальном времени, распознавание изображений и обработка языка. Это приведет к появлению нового поколения приложений, ориентированных на производительность, развлечения, доступность и образование.
Интеграция AI на устройстве в Android - это не просто технологический прогресс; это стратегический шаг, который может изменить конкурентный ландшафт мобильной индустрии. Компании, которые примут эту тенденцию и инвестируют в AI на устройстве, будут иметь хорошие возможности для лидерства в ближайшие годы.
Будущее мобильных вычислений является интеллектуальным, конфиденциальным и безопасным, а AI на устройстве является ключевым фактором, обеспечивающим это видение. Предоставляя разработчикам возможности Gemini Nano, Google прокладывает путь к новой эре инноваций и ориентированного на пользователя дизайна.
Задача разработчиков состоит в том, чтобы использовать возможности AI моделей, не исчерпывая возможности устройства и не предоставляя нежелательные результаты. Это потребует тщательной оптимизации реализации AI, посредством использования сжатия модели, квантования и эффективного использования вычислительной мощности.
Разработчикам также необходимо будет спроектировать свои приложения таким образом, чтобы AI модели легко интегрировались в пользовательский интерфейс, создавая интуитивно понятный интерфейс. Они должны найти баланс между возможностями AI и удобством использования приложения. Успех будет зависеть от творческой интеграции AI для решения проблем, с которыми сталкиваются пользователи.
Будущие последствия API AI на устройстве
Выпуск API AI на устройстве, которые позволяют взаимодействовать с Gemini Nano, окажет преобразующее долгосрочное влияние на мобильные технологии и разработку приложений, и вот некоторые потенциальные перспективы:
Улучшенный пользовательский опыт: Приложения могут стать более персонализированными и контекстно-зависимыми. Такие функции, как интеллектуальный ввод текста, перевод языка в режиме реального времени и интеллектуальные рекомендации контента, могут повысить производительность и удобство.
Расширенная безопасность и конфиденциальность: Поскольку обработка AI происходит непосредственно на устройстве, это значительно снижает риск утечки данных на основе облака. Конфиденциальные данные могут обрабатываться в безопасной, автономной среде, гарантируя, что личная информация остается конфиденциальной и недоступной для третьих лиц.
Расширенная доступность: AI играет жизненно важную роль в создании более доступных приложений для людей с ограниченными возможностями. AI на устройстве может улучшить чтение с экрана, создавать подробные описания изображений для слабовидящих и предоставлять другие вспомогательные инструменты, чтобы сделать технологию более инклюзивной.
Инновационные бизнес-модели: AI на устройстве может увеличить использование бесплатных приложений, предоставляя премиальные функции без необходимости взимать плату за обработку данных или облачные ресурсы. Этот подход может привести к новым бизнес-моделям, ориентированным на добавленные услуги, которые могут улучшить взаимодействие с пользователем.
Возможности периферийных вычислений: Запуск этих API также будет способствовать периферийным вычислениям, при которых данные обрабатываются близко к источнику создания. Это снижает зависимость от облачной инфраструктуры и облегчает приложения в реальном времени, где критически важна низкая задержка, такие как AR/VR, игры и автономные транспортные средства.
Обучение и развитие навыков AI: По мере того, как разработчики начинают использовать эти инструменты, им необходимо будет приобрести новые возможности в проектировании, обучении и применении AI моделей на устройстве. Это может привести к росту специализированной рабочей силы, способной к инновациям в технологиях edge AI.
Эволюция мобильных устройств: Стремление к AI на устройстве может повлиять на разработку специализированного мобильного оборудования, такого как NPU, для обеспечения эффективной обработки задач AI. Это повысит производительность AI в мобильных приложениях, уменьшив задержку и увеличив экономию энергии.
Совместимость и стандарты: Инициативы Google, вероятно, будут способствовать появлению отраслевых стандартов в отношении того, как следует внедрять и поддерживать AI на устройстве. Стандартные подходы упростят выполнение задач разработчиком, обеспечат согласованность между устройствами и ускорят инновации с экосистемами, такими как AI для совместной работы, которые включают взаимодействия.
Этические соображения: С расширением использования AI на устройстве важно рассмотреть такие темы, как потенциальная необъективность алгоритмов, ограничения конфиденциальности данных и другие последствия этих технологических достижений. Содействие справедливому внедрению AI потребует тщательного надзора.
Благодаря этим долгосрочным соображениям воздействия, AI на устройстве, управляемый платформами, использующими Google Gemini Nano, как ожидается, облегчит изменения в способах использования мобильных технологий, что приведет к приложениям, которые будут более интеллектуальными, безопасными и доступными, которые отвечают все более разнообразным требованиям конечных потребителей мира.