التعلم المعتمد على السياق مقابل الذكاء الاصطناعي: الفرق والمقارنة

يرتبط كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم المعتمد على السياق بتكنولوجيا المعلومات. يناقش كلا المجالين كيف يمكن للآلات أن تعمل باستخدام الذكاء البشري. ومع ذلك ، فإن توسيع التطبيقات يختلف كثيرًا عندما يتعلق الأمر بهذين المجالين.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. يركز التعلم المعتمد على السياق على اكتساب المعرفة والمهارات في سياقات محددة ، مما يؤدي إلى استدعاء وتطبيق أفضل في مواقف مماثلة.
2. يتضمن الذكاء الاصطناعي (AI) تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا ، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرار.
3. يمكن أن تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم المعتمدة على السياق لتحسين قدرتها على التكيف مع المواقف والبيئات الجديدة.

التعلم المعتمد على السياق مقابل الذكاء الاصطناعي

الفرق بين التعلم المعتمد على السياق والذكاء الاصطناعي هو أن التعلم المعتمد على السياق يتم تطبيقه بشكل كبير في الحياة الواقعية مقارنة بالذكاء الاصطناعي. تعتمد تطبيقات التعلم المعتمد على السياق على نهج يركز على الإنسان. يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم السياقي كلا المجالين الذكاء البشري لإنشاء آلات.

التعلم المعتمد على السياق ، أو التعلم السياقي ، لا يقتصر على آلة التعلم (ML) والخوارزمية. كما أنه يساعد على تتبع الأنشطة المختلفة التي تتمحور حول الإنسان مثل البيانات التحليلية بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي إلى الآلات أو البرامج المصنوعة باستخدام الذكاء البشري. يستخدم الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري لإنشاء آلات ذكية تفكر تمامًا مثل البشر. يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم في الأعمال التجارية والرعاية الصحية والتعليم والتمويل والقانون والتصنيع والبنوك والنقل والعديد من القطاعات الأخرى.

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	التعلم المعتمد على السياق	الذكاء الاصطناعي
تعريف	التعلم المعتمد على السياق هو النماذج الأولية لسيناريوهات الحياة الواقعية.	الذكاء الاصطناعي يعني ذكاء الآلات التي يغذيها البشر.
التطبيقات	يتم تطبيق التعلم السياقي لجعل الآلات أكثر شبهاً بالإنسان.	يساعد الذكاء الاصطناعي الآلات على أداء المهام المختلفة المصممة بشكل أساسي للأشخاص.
الهدف الأساسي	التركيز الأساسي للتعلم السياقي هو تقريب الآلات والبشر.	ينصب التركيز الأساسي للذكاء الاصطناعي على جعل الآلات قادرة بما يكفي على حل المشكلات المعقدة مثل البشر.
إجراء التعلم	لا يركز التعلم السياقي على الخوارزميات لإجراء مزيد من التحسينات فحسب ، بل يتعلم أيضًا من الأساليب البشرية.	يركز الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الخوارزميات لأنماط التعلم واتخاذ القرارات.
منطق	عملية التفكير تتمحور حول الإنسان أثناء استخدام الآلة.	يعتبر إجراء الاستدلال أكثر شبهاً بالآلة باستخدام خوارزميات مناسبة.

ما هو التعلم المعتمد على السياق؟

أصبح الجيل الحديث يعتمد أكثر فأكثر على الآلات. يقوم البشر ببناء هذه الآلات باستخدام الذكاء الاصطناعي. إنهم يصنعون هذه الآلات باستخدام الذكاء البشري.

ومع ذلك ، فإن الآلات تتصرف مثل البشر أثناء العمل. قد يقدمون أخطاء واقعية من حيث توفير البيانات. استخدام آلة التعلم، التعلم السياقي يساعد البشر على الدراسة والوصول إلى شروط أكثر دقة.

بمعنى آخر ، لا يعتمد التعلم السياقي على الخوارزميات فقط. يمكن أن تقدم الخوارزميات أحيانًا أخطاء واقعية لأنها لا تمتلك ذكائها. يمكن أن يجعل الإجراء الكلي خاطئًا وليس خاليًا من الأخطاء.

يحاول التعلم السياقي دراسة وإنشاء المزيد من النماذج الأولية في بيئة البحث. هذا يساعد على تطوير مختلف الاحتمالات الأخرى للأنشطة الميكانيكية شبه البشرية. يريد التعلم السياقي الوصول إلى أقصى قدرة للآلات للعمل مثل البشر.

أصبحت روبوتات المحادثة المختلفة والمساعدون الافتراضيون أكثر تطورًا وتشبه الإنسان باستخدام التعلم السياقي. للذكاء الاصطناعي حدوده عندما يتعلق الأمر بتقديم تجارب شبيهة بالبشر.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يشير الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء الآلات المصنوعة من الذكاء البشري. أي جهاز ، مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر والروبوتات وما إلى ذلك ، هو مثال على الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي يجعل حياة الإنسان أسهل يومًا بعد يوم.

تم تطوير الأجهزة والبرامج مثل Alexa و Google Assistance بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لديهم معالج اللغة الخاص بهم والتعرف على الكلام.

الذكاء الاصطناعي لا يشبه لغات البرمجة مثل بايثون أو جافا. ومع ذلك ، يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي بمساعدة لغات الترميز هذه. كل ذكاء اصطناعي يتكون من جزأين ، أحدهما جهاز والآخر برنامج.

الجهاز هو الجزء الخارجي من الجهاز المرئي للعين البشرية. من ناحية أخرى ، يتم إنشاء البرنامج بمساعدة الرموز والذكاء البشري.

تمت كتابة البرنامج بحيث تتمكن الآلات من فهم أنماط السلوك البشري. تقوم الأجهزة بعد ذلك بإنشاء أنماط خاصة بها وتتصرف وفقًا لذلك. يُعرف هذا النمط الميكانيكي بالخوارزمية.

تستخدم الآلات هذه الخوارزميات لاختيار المهام الصحيحة التي يحتاجون إليها لأدائها بعد ذلك. تعمل الأجهزة باستمرار على تحسين خوارزمياتها من خلال التدقيق في التغيرات السلوكية البشرية.

تحسين الخوارزمية المستمر يجعل الآلات تؤدي المهام بسرعة وبدقة أكبر.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم المعتمد على السياق والذكاء الاصطناعي

1. التعلم السياقي هو عملية تنموية لتحسين الذكاء الاصطناعي ، في حين أن الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واقعية.
2. يحاول التعلم المعتمد على السياق تقديم المزيد من التجارب الشبيهة بالإنسان التي تقوم بها الآلات. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير شبيه بالإنسان.
3. تحاول منظمة العفو الدولية تطوير تطبيقاتها في السيناريو الحالي للآلات والتعلم المعتمد على السياق.
4. يقتصر الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات ، في حين أن التعلم المعتمد على السياق يتجاوز الخوارزميات والتعلم الآلي.
5. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي معيبًا ، ويحاول التعلم المعتمد على السياق الوصول إلى طرق أكثر تقدمًا لتوليد النتيجة المرجوة

مراجع حسابات

1. https://www.journal.iberamia.org/index.php/intartif/article/download/252/87
2. https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jpii/article/viewFile/11721/8683

آخر تحديث: 27 يوليو 2023