Künstliche Intelligenz und kontextabhängiges Lernen sind beide mit der Informationstechnologie verwandt. In beiden Bereichen wird diskutiert, wie Maschinen mit menschlicher Intelligenz arbeiten können. Allerdings ist die Ausweitung der Anwendungen bei diesen beiden Bereichen sehr unterschiedlich.
Key Take Away
- Kontextabhängiges Lernen konzentriert sich auf den Erwerb von Wissen und Fähigkeiten in bestimmten Kontexten, was zu einer besseren Erinnerung und Anwendung in ähnlichen Situationen führt.
- Künstliche Intelligenz (KI) umfasst die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung.
- KI-Systeme können kontextabhängige Lernalgorithmen integrieren, um ihre Anpassungsfähigkeit an neue Situationen und Umgebungen zu verbessern.
Kontextabhängiges Lernen vs. Künstliche Intelligenz
Der Unterschied zwischen kontextabhängigem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass kontextabhängiges Lernen im Vergleich zu künstlicher Intelligenz in großem Umfang im wirklichen Leben angewendet wird. Die Anwendungen des kontextabhängigen Lernens hängen von einem menschenzentrierten Ansatz ab. KI und kontextuelles Lernen nutzen beide Bereiche menschliche Intelligenz, um Maschinen zu erschaffen.
Kontextabhängiges Lernen oder kontextbezogenes Lernen ist nicht darauf beschränkt Maschinelles Lernen (ML) und Algorithmus. Es hilft auch, verschiedene auf den Menschen ausgerichtete Aktivitäten wie analytische Daten mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu verfolgen.
Künstliche Intelligenz oder KI bezieht sich auf Maschinen oder Software, die mit menschlicher Intelligenz erstellt wurden. KI nutzt menschliche Intelligenz, um intelligente Maschinen zu erschaffen, die genau wie Menschen denken. Künstliche Intelligenz wird heute in Wirtschaft, Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen, Recht, Fertigung, Bankwesen, Transportwesen und vielen anderen Sektoren eingesetzt.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Kontextabhängiges Lernen | Artificial Intelligence |
| Definition | Kontextabhängiges Lernen ist der Prototyp realer Szenarien. | Unter künstlicher Intelligenz versteht man die Intelligenz von Maschinen, die von Menschen gefüttert werden. |
| Anwendungen | Kontextuelles Lernen wird angewendet, um Maschinen menschenähnlicher zu machen. | KI hilft Maschinen, verschiedene Aufgaben zu erfüllen, die hauptsächlich für Menschen bestimmt sind. |
| Hauptziel | Der primäre Fokus des kontextuellen Lernens liegt darauf, Maschinen und Menschen einander näher zu bringen. | Das Hauptaugenmerk der KI liegt darauf, Maschinen in die Lage zu versetzen, komplexe Probleme wie Menschen zu lösen. |
| Lernverfahren | Kontextuelles Lernen konzentriert sich nicht nur auf Algorithmen, um weitere Verbesserungen vorzunehmen, sondern lernt auch aus menschlichen Ansätzen. | Künstliche Intelligenz konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen zum Lernen von Mustern und Treffen von Entscheidungen. |
| Argumentation | Das Argumentationsverfahren ist bei der Verwendung einer Maschine menschenzentriert. | Durch die Verwendung geeigneter Algorithmen wird das Argumentationsverfahren maschinenähnlicher. |
Was ist kontextabhängiges Lernen?
Die moderne Generation wird immer abhängiger von Maschinen. Menschen bauen diese Maschinen mithilfe künstlicher Intelligenz. Sie stellen diese Maschinen her, indem sie menschliche Intelligenz nutzen.
Die Maschinen verhalten sich jedoch während der Arbeit wie Menschen. Sie können sachliche Fehler in Bezug auf die Datenbereitstellung liefern. Verwenden Maschinelles Lernen, kontextuelles Lernen hilft Menschen, genauere Bedingungen zu studieren und zu erreichen.
Mit anderen Worten: Kontextuelles Lernen ist nicht nur von Algorithmen abhängig. Algorithmen können manchmal sachliche Fehler liefern, da sie nicht über ihre Intelligenz verfügen. Das kann den gesamten Ablauf fehlerhaft und nicht fehlerfrei machen.
Kontextuelles Lernen versucht, mehr Prototypen in einer Forschungsumgebung zu studieren und zu erstellen. Dies hilft, verschiedene andere Möglichkeiten für fast menschenähnliche mechanische Aktivitäten zu entwickeln. Kontextuelles Lernen will die maximale Fähigkeit von Maschinen erreichen, sich wie Menschen zu verhalten.
Verschiedene Chatbots und virtuelle Assistenten werden durch kontextuelles Lernen immer besser und menschenähnlicher. Künstliche Intelligenz hat ihre Grenzen, wenn es darum geht, menschenähnliche Erfahrungen zu bieten.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Intelligenz von Maschinen, die mit menschlicher Intelligenz hergestellt werden. Jedes Gerät wie Mobiltelefone, Computer, Roboter usw. ist ein Beispiel für künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz macht das menschliche Leben von Tag zu Tag einfacher.
Maschinen und Software wie Alexa und Google Assistance werden mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelt. Sie verfügen über einen eigenen Sprachprozessor und Spracherkenner.
Künstliche Intelligenz ist nicht vergleichbar mit Programmiersprachen wie z Python oder Java. KI wird jedoch mit Hilfe dieser Programmiersprachen erstellt. Jede KI besteht aus zwei Teilen, einer ist Hardware und der andere ist Software.
Die Hardware ist der äußere Teil der Maschine, der für das menschliche Auge sichtbar ist. Andererseits wird die Software mit Hilfe von Codes und menschlicher Intelligenz erstellt.
Die Software ist so geschrieben, dass Maschinen menschliche Verhaltensmuster verstehen können. Die Geräte erstellen dann ihre eigenen Muster und handeln entsprechend. Dieses mechanische Muster ist als Algorithmus bekannt.
Maschinen verwenden diese Algorithmen, um die richtigen Aufgaben auszuwählen, die sie als Nächstes ausführen müssen. Appliances verbessern ständig ihre Algorithmen, indem sie menschliche Verhaltensänderungen untersuchen.
Die ständige Verbesserung des Algorithmus lässt die Maschinen die Aufgaben schneller und genauer ausführen.
Hauptunterschiede zwischen kontextabhängigem Lernen und künstlicher Intelligenz
- Kontextuelles Lernen ist ein Entwicklungsprozess zur Verbesserung der künstlichen Intelligenz, während künstliche Intelligenz reale Anwendungen hat.
- Kontextabhängiges Lernen versucht, menschenähnlichere Erfahrungen zu machen, die von Maschinen ausgeführt werden. Künstliche Intelligenz ist jedoch noch nicht menschenähnlich.
- KI versucht, ihre Anwendungen im gegenwärtigen Szenario von Maschinen und kontextabhängigem Lernen zu entwickeln.
- Künstliche Intelligenz ist auf Algorithmen beschränkt, während kontextabhängiges Lernen über Algorithmen und maschinelles Lernen hinausgeht.
- Künstliche Intelligenz kann fehlerhaft sein, und kontextabhängiges Lernen versucht, fortgeschrittenere Wege zu finden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen
- https://www.journal.iberamia.org/index.php/intartif/article/download/252/87
- https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jpii/article/viewFile/11721/8683
Letzte Aktualisierung: 27. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
