Kontekstafhængig læring vs kunstig intelligens: forskel og sammenligning

Kunstig intelligens og kontekstafhængig læring er begge relateret til informationsteknologi. Begge disse områder diskuterer, hvordan maskiner kan fungere ved hjælp af menneskelig intelligens. Udvidelsen af ​​applikationer er dog meget forskellig, når det kommer til begge disse områder.

Nøgleforsøg

1. Kontekstafhængig læring fokuserer på at tilegne sig viden og færdigheder i specifikke sammenhænge, ​​hvilket fører til bedre genkaldelse og anvendelse i lignende situationer.
2. Kunstig intelligens (AI) involverer udvikling af computersystemer, der kan udføre opgaver, der kræver menneskelig intelligens, såsom læring, problemløsning og beslutningstagning.
3. AI-systemer kan inkorporere kontekstafhængige læringsalgoritmer for at forbedre deres evne til at tilpasse sig nye situationer og miljøer.

Kontekstafhængig læring vs kunstig intelligens

Forskellen mellem kontekstafhængig læring og kunstig intelligens er, at kontekstafhængig læring anvendes meget i det virkelige liv sammenlignet med kunstig intelligens. Anvendelsen af ​​kontekstafhængig læring er afhængig af en menneskecentreret tilgang. AI og kontekstuel læring begge områder bruger menneskelig intelligens til at skabe maskiner.

Kontekstafhængig læring eller kontekstuel læring er ikke begrænset til machine learning (ML) og algoritme. Det hjælper også med at spore forskellige menneskecentrerede aktiviteter som analytiske data ved hjælp af kunstig intelligens.

Kunstig intelligens eller AI refererer til maskiner eller software lavet ved hjælp af menneskelig intelligens. AI bruger menneskelig intelligens til at skabe intelligente maskiner, der tænker ligesom mennesker. Kunstig intelligens bruges i dag i erhvervslivet, sundhedsvæsenet, uddannelse, finans, jura, fremstilling, bank, transport og mange andre sektorer.

Sammenligningstabel

Parametre for sammenligning	Kontekstafhængig læring	Kunstig intelligens
Definition	Kontekstafhængige læringer er prototyperne på scenarier i det virkelige liv.	Kunstig intelligens betyder intelligensen af ​​maskiner, der bliver fodret til dem af mennesker.
Applikationer	Kontekstuel læring anvendes til at gøre maskiner mere menneskelignende.	AI hjælper maskiner med at udføre forskellige opgaver, der hovedsageligt er designet til mennesker.
Primært mål	Det primære fokus for kontekstuel læring er at bringe maskiner og mennesker tættere på.	Det primære fokus for AI er at gøre maskiner i stand nok til at løse komplekse problemer som mennesker.
Læringsprocedure	Kontekstuel læring fokuserer ikke kun på algoritmer for at foretage yderligere forbedringer, men lærer også af menneskelige tilgange.	Kunstig intelligens fokuserer hovedsageligt på algoritmer til at lære mønstre og træffe beslutninger.
Ræsonnement	Begrundelsesproceduren er menneskecentreret, mens du bruger en maskine.	Begrundelsesproceduren er mere maskinagtig ved at bruge egnede algoritmer.

Hvad er kontekstafhængig læring?

Den moderne generation bliver mere og mere afhængig af maskiner. Mennesker bygger disse maskiner ved at bruge kunstig intelligens. De laver disse maskiner ved at bruge menneskelig intelligens.

Maskinerne opfører sig dog som mennesker, mens de arbejder. De kan give faktuelle fejl med hensyn til datatilvejebringelse. Ved brug af machine learning, kontekstuel læring hjælper mennesker med at studere og nå mere præcise forhold.

Med andre ord er kontekstuel læring ikke kun afhængig af algoritmer. Algoritmer kan nogle gange give faktuelle fejl, da de ikke har deres intelligens. Det kan gøre den samlede procedure fejlbehæftet og ikke fejlfri.

Kontekstuel læring forsøger at studere og skabe flere prototyper i et forskningsmiljø. Dette er med til at udvikle forskellige andre muligheder for næsten menneskelignende mekaniske aktiviteter. Kontekstuel læring ønsker at nå den maksimale evne for maskiner til at agere som mennesker.

Forskellige chatbots og virtuelle assistenter bliver mere og mere forbedrede og menneskelignende ved at bruge kontekstuel læring. Kunstig intelligens har sin begrænsning, når det kommer til at give menneskelignende oplevelser.

Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens refererer til intelligensen af ​​maskiner, der er lavet med menneskelig intelligens. Enhver enhed, såsom mobiler, computere og robotter og så videre, er et eksempel på kunstig intelligens. Kunstig intelligens gør menneskers liv lettere dag for dag.

Maskiner og software som Alexa og Google Assistance er udviklet ved hjælp af kunstig intelligens. De har deres egen sprogprocessor og talegenkender.

Kunstig intelligens ligner ikke kodesprog som f.eks Python eller Java. Imidlertid er AI skabt ved hjælp af disse kodningssprog. Hver AI har to dele, en er hardware, og en anden er software.

Hardwaren er den ydre del af maskinen, der er synlig for det menneskelige øje. På den anden side er softwaren skabt ved hjælp af koder og menneskelig intelligens.

Softwaren er skrevet, så maskiner kan forstå menneskelige adfærdsmønstre. Enhederne skaber derefter deres egne mønstre og handler derefter. Dette mekaniske mønster er kendt som algoritmen.

Maskiner bruger disse algoritmer til at vælge de korrekte opgaver, de skal udføre næste gang. Apparater forbedrer konstant deres algoritmer ved at undersøge menneskelige adfærdsændringer.

Den konstante algoritmeforbedring gør, at maskinerne udfører opgaverne hurtigt og mere præcist.

Vigtigste forskelle mellem kontekstafhængig læring og kunstig intelligens

1. Kontekstuel læring er en udviklingsproces til forbedring af kunstig intelligens, hvorimod kunstig intelligens har anvendelser i det virkelige liv.
2. Kontekstafhængig læring forsøger at gøre mere menneskelignende oplevelser udført af maskiner. Kunstig intelligens er dog stadig ikke menneskelignende.
3. AI forsøger at udvikle sine applikationer i det nuværende scenarie med maskiner og kontekstafhængig læring.
4. Kunstig intelligens er begrænset til algoritmer, hvorimod kontekstafhængig læring er hinsides algoritmer og maskinlæring.
5. Kunstig intelligens kan være defekt, og kontekstafhængig læring forsøger at nå mere avancerede måder at generere det ønskede resultat på

Referencer

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

Sidst opdateret: 27. juli 2023