Microsoft Edge расширяет возможности веб-приложений с помощью ИИ на устройствах
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в программные продукты стала определяющей тенденцией, постепенно внедряясь в основные функциональные возможности. Веб-браузеры находятся в авангарде этой ИИ-революции, и Google, и Microsoft добиваются значительных успехов. Вслед за интеграцией Gemini Nano в Chrome от Google, Microsoft теперь готова раскрыть свои возможности ИИ на устройствах для веб-приложений в рамках Edge, что станет поворотным моментом для веб-разработки и пользовательского опыта.
Открытие ИИ на устройствах для веб-разработчиков
На конференции Build Microsoft представила свой план по предоставлению веб-приложениям доступа к своим предустановленным моделям ИИ на устройствах. Эта инициатива дает разработчикам возможность использовать мощность этих моделей непосредственно в своих приложениях, открывая целый мир возможностей. Первая модель, предназначенная для интеграции, - Phi-4-mini, модель, обученная с использованием данных, полученных из модели рассуждений DeepSeek R1. Эта модель позиционируется как сильный конкурент модели o3-mini от OpenAI, обещая сопоставимую производительность и возможности.
Расширение возможностей веб-приложений с помощью ИИ
Эти новые API призваны стать революционным решением для веб-разработчиков, позволяя им создавать инновационные приложения с нуля или внедрять возможности ИИ в свои существующие веб-приложения. Пакет API включает в себя инструменты, разработанные для текстовых задач, таких как помощь в написании, генерация текста и обобщение. Microsoft подчеркивает, что обработка на устройстве, предлагаемая этими API, обеспечивает повышенную безопасность, сохраняя конфиденциальные данные локально и сводя к минимуму зависимость от облачных решений.
Кроссплатформенная совместимость и универсальность моделей
Microsoft разработала эти API как кроссплатформенно совместимые, обеспечивая бесперебойную работу на различных операционных системах и устройствах. Кроме того, API предназначены для работы в сочетании с другими моделями ИИ, предоставляя разработчикам гибкость в использовании лучших инструментов для каждой конкретной задачи. Эти API в настоящее время доступны на каналах Canary и Dev Edge, предлагая разработчикам ранний доступ для экспериментов и интеграции этих функций в свои проекты. В отличие от этого, Gemini Nano в Chrome от Google также предоставляет широкий спектр функций, включая текстовый перевод и генерацию изображений.
Более широкие инициативы Microsoft в области ИИ
Это объявление является частью более масштабной волны инициатив Microsoft, ориентированных на ИИ. Ранее в этом году компания запустила Copilot Search в Bing во время мероприятия Copilot и празднования 50-летнего юбилея, рекламируя его как революционный прорыв в поисковых технологиях. Кроме того, Microsoft активно работает над внедрением множества инструментов и возможностей ИИ в Windows через Copilot+ PCs, еще больше укрепляя свою приверженность интеграции ИИ во все свою экосистему.
Глубокое погружение в последствия ИИ на устройствах
Решение открыть свои модели ИИ для Edge для веб-разработчиков является стратегическим шагом Microsoft, направленным на стимулирование инноваций и расширение возможностей веб-приложений. Это решение имеет далеко идущие последствия для ландшафта разработки, пользовательского опыта и будущего ИИ на основе веб-технологий.
Улучшенная производительность и уменьшенная задержка
Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ на устройствах является потенциал повышения производительности и уменьшения задержки. Обрабатывая задачи ИИ непосредственно на устройстве пользователя, веб-приложения могут обойти необходимость отправлять данные на удаленные серверы для обработки. Это устраняет узкое место в сети, что приводит к более быстрому времени отклика и более удобному пользовательскому интерфейсу. Это особенно важно для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как интерактивные игры, инструменты для редактирования видео и опыт дополненной реальности.
Повышенная конфиденциальность и безопасность
ИИ на устройствах также предлагает значительные преимущества в отношении конфиденциальности и безопасности. Поскольку данные обрабатываются локально, они никогда не покидают устройство пользователя, что снижает риск перехвата или несанкционированного доступа. Это особенно важно для приложений, которые обрабатывают конфиденциальную информацию, такую как финансовые данные, личные медицинские записи или конфиденциальные бизнес-документы.
Автономная функциональность
Еще одним ключевым преимуществом ИИ на устройствах является возможность функционировать в автономном режиме. Веб-приложения, использующие ИИ на устройствах, могут продолжать предоставлять функции на основе ИИ, даже если пользователь не подключен к Интернету. Это особенно полезно для пользователей, которые путешествуют, работают в районах с ограниченным подключением или просто предпочитают использовать приложения в автономном режиме для экономии трафика.
Демократизация разработки ИИ
Предоставляя веб-разработчикам доступ к своим моделям ИИ, Microsoft демократизирует доступ к этой мощной технологии. Это позволит более широкому кругу разработчиков, в том числе тем, у кого может не быть ресурсов для обучения своих собственных моделей ИИ, создавать инновационные и интеллектуальные веб-приложения. Эта демократизация разработки ИИ может спровоцировать волну инноваций и создать новые возможности для бизнеса и частных лиц.
Потенциальные случаи использования ИИ на устройствах в веб-приложениях
Возможности ИИ на устройствах в веб-приложениях огромны и разнообразны. Вот лишь несколько примеров того, как эта технология может быть использована для улучшения существующих приложений или создания совершенно новых:
Интеллектуальные помощники: ИИ на устройствах можно использовать для создания интеллектуальных помощников, которые могут помогать пользователям с различными задачами, такими как планирование встреч, управление электронной почтой и предоставление персонализированных рекомендаций. Эти помощники могут быть интегрированы в веб-приложения для обеспечения более удобного и интуитивно понятного пользовательского интерфейса.
Перевод языка в реальном времени: ИИ на устройствах можно использовать для предоставления перевода языка в реальном времени для веб-инструментов общения, таких как приложения для чата и платформы для видеоконференций. Это позволит пользователям общаться друг с другом независимо от их родного языка, способствуя большему сотрудничеству и взаимопониманию.
Улучшение изображений и видео: ИИ на устройствах можно использовать для повышения качества изображений и видео в веб-приложениях. Это может включать в себя такие функции, как автоматическая резкость изображения, шумоподавление и стабилизация видео.
Персонализированный опыт обучения: ИИ на устройствах можно использовать для создания персонализированного опыта обучения для студентов. Это может включать в себя такие функции, как адаптивное обучение, персонализированная обратная связь и интеллектуальное обучение.
Функции доступности: ИИ на устройствах можно использовать для улучшения доступности веб-приложений для пользователей с ограниченными возможностями. Это может включать в себя такие функции, как преобразование текста в речь, преобразование речи в текст и субтитры в реальном времени.
Улучшенный игровой опыт: ИИ на устройствах можно использовать для создания более захватывающего и увлекательного игрового опыта в веб-браузерах. Это может включать в себя такие функции, как противники на основе ИИ, реалистичные физические симуляции и динамические игровые среды.
Проблемы и соображения
Хотя потенциал ИИ на устройствах в веб-приложениях огромен, есть также некоторые проблемы и соображения, о которых разработчикам необходимо знать.
Ограничения ресурсов
Модели ИИ на устройствах могут быть требовательными к вычислительным ресурсам, требуя значительной вычислительной мощности и памяти. Разработчикам необходимо тщательно учитывать ограничения ресурсов устройств, на которых будут работать их приложения, и соответствующим образом оптимизировать свои модели.
Размер модели
Размер моделей ИИ на устройствах также может быть проблемой, особенно для мобильных устройств с ограниченным объемом памяти. Разработчикам необходимо найти способы сжатия своих моделей без ущерба для точности или производительности.
Безопасность
Хотя ИИ на устройствах предлагает повышенную безопасность по сравнению с облачным ИИ, по-прежнему важно принять меры предосторожности для защиты от злонамеренных атак. Разработчикам необходимо реализовать меры безопасности, чтобы предотвратить несанкционированное вмешательство в модели ИИ или кражу конфиденциальных данных.
Конфиденциальность
Даже если данные обрабатываются локально с помощью ИИ на устройствах, разработчикам по-прежнему необходимо помнить о конфиденциальности пользователей. Они должны обеспечить ответственный сбор и использование данных, а также соблюдать все применимые правила конфиденциальности.
Будущее веб-разработки с ИИ на устройствах
Решение Microsoft перенести ИИ на устройства в Edge знаменует собой поворотный момент в развитии веб-разработки. По мере того как технология ИИ на устройствах продолжает развиваться и становится более доступной, вероятно, мы увидим всплеск разработки инновационных и интеллектуальных веб-приложений. В ближайшие годы ИИ на устройствах готов преобразовать то, как мы взаимодействуем с Интернетом, делая его более персонализированным, эффективным и безопасным. Расширение возможностей веб-приложений благодаря функциональности ИИ на устройствах в Microsoft Edge является явным признаком того, что будущее веб-разработки неразрывно связано с эволюцией и интеграцией искусственного интеллекта. Разработчики, которые освоят эту технологию и научатся использовать ее возможности, будут иметь все возможности для создания следующего поколения веб-приложений и определения будущего Интернета. Шаг Microsoft не только расширяет возможности Edge, но и создает прецедент для других разработчиков браузеров, что потенциально может привести к новой эре веб-возможностей на основе ИИ. Предоставляя веб-разработчикам доступ к моделям ИИ на устройствах, Microsoft создает более инновационную экосистему, в которой веб-приложения могут выполнять более сложные задачи непосредственно на устройстве пользователя, снижая задержку и повышая конфиденциальность. Это развитие особенно важно, поскольку веб-приложения становятся все более сложными и требуют большей вычислительной мощности. ИИ на устройствах предлагает решение для эффективной обработки этих требований без перегрузки сетевых ресурсов и без ущерба для данных пользователей. Кроме того, возможность обработки задач ИИ в автономном режиме открывает новые возможности для веб-приложений бесперебойно функционировать в средах с ограниченным или отсутствующим подключением к Интернету, расширяя их удобство использования и доступность. По мере того как Microsoft продолжает совершенствовать свои предложения ИИ на устройствах и расширять спектр доступных моделей, потенциал для веб-разработчиков по созданию действительно преобразующих приложений будет только расти. Это шаг к будущему, в котором веб-приложения будут не только более интеллектуальными и отзывчивыми, но и более безопасными и уважительными к конфиденциальности пользователей. Эволюция веб-браузеров как платформ для опыта, управляемого ИИ, только начинается, и инициатива Microsoft с Edge является важным катализатором в этом захватывающем путешествии. Интеграция Phi-4-mini, обученная с использованием данных модели рассуждений DeepSeek R1, также добавляет конкурентное преимущество по сравнению с o3-mini от OpenAI, открывая новые возможности.
Технические аспекты реализации
Открытие Microsoft своих моделей ИИ для Edge для веб-разработчиков включает в себя конкретные технические реализации. Основными компонентами являются API (интерфейсы программирования приложений), которые разработчики будут использовать для доступа к моделям ИИ. Эти API разработаны так, чтобы быть простыми и легко интегрироваться в существующие рабочие процессы веб-разработки. Microsoft, скорее всего, предоставит подробную документацию, примеры кода и ресурсы поддержки, чтобы помочь разработчикам понять и эффективно использовать API.
API, вероятно, функционируют как мост между веб-приложением и моделями ИИ на устройстве. Когда веб-приложению необходимо выполнить задачу, связанную с ИИ, оно отправляет запрос в API, который затем вызывает соответствующую модель ИИ. Модель обрабатывает запрос и возвращает результаты API, который, в свою очередь, доставляет их обратно в веб-приложение.
Архитектура, которую использует Microsoft, может включать в себя такие методы, как квантование и оптимизация модели, чтобы убедиться, что модели ИИ эффективно работают на широком спектре оборудования и не оказывают существенного влияния на производительность системы. Они также могут использовать кэширование и другие стратегии, чтобы минимизировать задержку и максимизировать скорость отклика. Кроссплатформенная совместимость этих API является еще одним ключевым аспектом, о котором следует подумать. Microsoft, скорее всего, использует стандартные веб-технологии, такие как WebAssembly или WebGPU, чтобы модели ИИ на устройствах могли функционировать на различных операционных системах и устройствах. WebAssembly - это низкоуровневый формат байт-кода, который может выполняться веб-браузерами, предоставляя способ запуска компилированного кода почти с родной скоростью. WebGPU - это новый веб-графический API, который предоставляет современные возможности GPU веб-приложениям, позволяя им выполнять более сложные и требовательные задачи. Текущая доступность на каналах Canary и Dev Edge играет решающую роль в процессе разработки. Этот поэтапный запуск позволяет разработчикам экспериментировать на раннем этапе и вносить свой вклад, позволяя Microsoft усовершенствовать свои API и модели ИИ до широкого распространения. Этот совместный метод гарантирует, что конечный продукт будет стабильным, надежным и соответствовать требованиям веб-разработчиков.