संदर्भ-निर्भर शिक्षण बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: अंतर और तुलना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कॉन्टेक्स्ट-डिपेंडेंट लर्निंग दोनों ही सूचना प्रौद्योगिकी से संबंधित हैं। ये दोनों क्षेत्र इस बात पर चर्चा करते हैं कि मानव बुद्धि का उपयोग करके मशीनें कैसे संचालित हो सकती हैं। हालाँकि, जब इन दोनों क्षेत्रों की बात आती है तो अनुप्रयोगों का विस्तार बहुत भिन्न होता है।

चाबी छीन लेना

1. संदर्भ-निर्भर शिक्षा विशिष्ट संदर्भों में ज्ञान और कौशल प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करती है, जिससे समान स्थितियों में बेहतर स्मरण और अनुप्रयोग होता है।
2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कंप्यूटर सिस्टम का विकास शामिल है जो मानव बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्य कर सकता है, जैसे सीखना, समस्या-समाधान और निर्णय लेना।
3. एआई सिस्टम नई स्थितियों और वातावरण के अनुकूल होने की अपनी क्षमता में सुधार करने के लिए संदर्भ-निर्भर शिक्षण एल्गोरिदम को शामिल कर सकते हैं।

कॉन्टेक्स्ट-डिपेंडेंट लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

संदर्भ-निर्भर शिक्षण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच अंतर यह है कि संदर्भ-निर्भर शिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना में वास्तविक जीवन में व्यापक रूप से लागू होता है। संदर्भ-निर्भर शिक्षा के अनुप्रयोग मानव-केंद्रित दृष्टिकोण पर निर्भर हैं। एआई और प्रासंगिक शिक्षा दोनों क्षेत्र मशीनें बनाने के लिए मानव बुद्धि का उपयोग करते हैं।

संदर्भ-निर्भर शिक्षा, या प्रासंगिक शिक्षा, यहीं तक सीमित नहीं है यंत्र अधिगम (एमएल) और एल्गोरिदम। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से विश्लेषणात्मक डेटा जैसी विभिन्न मानव-केंद्रित गतिविधियों को ट्रैक करने में भी मदद करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या एआई मानव बुद्धि का उपयोग करके बनाई गई मशीनों या सॉफ्टवेयर को संदर्भित करता है। एआई मानव बुद्धि का उपयोग बुद्धिमान मशीनों को बनाने के लिए करता है जो मनुष्यों की तरह ही सोचती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग आज व्यापार, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, वित्त, कानून, विनिर्माण, बैंकिंग, परिवहन और कई अन्य क्षेत्रों में किया जाता है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	संदर्भ-निर्भर शिक्षा	Artificial Intelligence
परिभाषा	संदर्भ-निर्भर शिक्षण वास्तविक जीवन के परिदृश्यों के प्रोटोटाइप हैं।	आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मतलब उन मशीनों की बुद्धिमत्ता से है जो उन्हें इंसानों द्वारा खिलाई जाती हैं।
अनुप्रयोगों	मशीनों को अधिक मानव जैसा बनाने के लिए प्रासंगिक शिक्षा लागू की जाती है।	एआई मशीनों को विभिन्न कार्यों को करने में मदद करता है जो मुख्य रूप से लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
प्राथमिक लक्ष्य	प्रासंगिक शिक्षा का प्राथमिक ध्यान मशीनों और मनुष्यों को करीब लाना है।	एआई का प्राथमिक फोकस मशीनों को इंसानों की तरह जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाना है।
सीखने की प्रक्रिया	प्रासंगिक शिक्षा न केवल आगे सुधार करने के लिए एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करती है बल्कि मानव दृष्टिकोण से भी सीखती है।	आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मुख्य रूप से सीखने के पैटर्न और निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम पर केंद्रित है।
विचार	मशीन का उपयोग करते समय तर्क प्रक्रिया मानव-केंद्रित है।	उपयुक्त एल्गोरिदम का उपयोग करके तर्क प्रक्रिया अधिक मशीन जैसी है।

प्रसंग-निर्भर अधिगम क्या है?

आधुनिक पीढ़ी मशीनों पर अधिक से अधिक निर्भर होती जा रही है। इंसान आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर इन मशीनों का निर्माण कर रहा है। वे इंसानी बुद्धि का इस्तेमाल कर ये मशीनें बना रहे हैं।

हालाँकि, मशीनें काम करते समय इंसानों की तरह व्यवहार कर रही हैं। वे डेटा प्रोविडेंस के संदर्भ में तथ्यात्मक त्रुटियां प्रदान कर सकते हैं। का उपयोग करते हुए यंत्र अधिगम, प्रासंगिक शिक्षा मनुष्य को अध्ययन करने और अधिक सटीक स्थितियों तक पहुंचने में मदद करती है।

दूसरे शब्दों में, प्रासंगिक शिक्षा केवल एल्गोरिदम पर निर्भर नहीं है। एल्गोरिदम कभी-कभी तथ्यात्मक त्रुटियां प्रदान कर सकते हैं क्योंकि इसमें उनकी बुद्धि नहीं होती है। यह पूरी प्रक्रिया को दोषपूर्ण बना सकता है और त्रुटि रहित नहीं।

प्रासंगिक शिक्षा एक अनुसंधान वातावरण में अधिक प्रोटोटाइप का अध्ययन करने और बनाने की कोशिश करती है। यह लगभग मानव जैसी यांत्रिक गतिविधियों के लिए विभिन्न अन्य संभावनाओं को विकसित करने में मदद करता है। प्रासंगिक शिक्षा मशीनों के लिए मनुष्यों की तरह कार्य करने की अधिकतम क्षमता तक पहुँचना चाहती है।

प्रासंगिक सीखने का उपयोग करके विभिन्न चैटबॉट और आभासी सहायक अधिक से अधिक बेहतर और मानव जैसे होते जा रहे हैं। जब मानव-समान अनुभव प्रदान करने की बात आती है तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अपनी सीमा होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तात्पर्य उन मशीनों की बुद्धिमत्ता से है जो मानव बुद्धि से बनाई गई हैं। कोई भी उपकरण, जैसे मोबाइल, कंप्यूटर और रोबोट इत्यादि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उदाहरण है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन को दिन-ब-दिन आसान बनाती जा रही है।

एलेक्सा और गूगल असिस्टेंस जैसी मशीनें और सॉफ्टवेयर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से विकसित किए जाते हैं। उनके पास अपना स्वयं का भाषा प्रोसेसर और वाक् पहचानकर्ता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोडिंग भाषाओं के समान नहीं है अजगर या जावा. हालाँकि, AI इन कोडिंग भाषाओं की मदद से बनाया जाता है। प्रत्येक AI के दो भाग होते हैं, एक हार्डवेयर और दूसरा सॉफ्टवेयर।

हार्डवेयर मशीन का बाहरी भाग होता है जो मानव आँख को दिखाई देता है। दूसरी ओर, सॉफ्टवेयर कोड्स और ह्यूमन इंटेलिजेंस की मदद से बनाया जाता है।

सॉफ्टवेयर इसलिए लिखा गया है ताकि मशीनें मानव व्यवहार पैटर्न को समझ सकें। उपकरण तब अपने स्वयं के पैटर्न बनाते हैं और तदनुसार कार्य करते हैं। इस यांत्रिक पैटर्न को एल्गोरिथम के रूप में जाना जाता है।

मशीनें इन एल्गोरिदम का उपयोग उन सही कार्यों को चुनने के लिए करती हैं जिन्हें उन्हें आगे करने की आवश्यकता होती है। मानव व्यवहार परिवर्तनों की छानबीन करके उपकरण लगातार अपने एल्गोरिदम में सुधार कर रहे हैं।

एल्गोरिथम में निरंतर सुधार मशीनों को कार्यों को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से निष्पादित करने में मदद करता है।

कॉन्टेक्स्ट-डिपेंडेंट लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच मुख्य अंतर

1. प्रासंगिक शिक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सुधार के लिए एक विकासात्मक प्रक्रिया है, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वास्तविक जीवन के अनुप्रयोग हैं।
2. प्रसंग-निर्भर शिक्षण मशीनों द्वारा किए गए अधिक मानवीय अनुभवों को बनाने की कोशिश कर रहा है। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी मानव जैसी नहीं है।
3. एआई मशीनों और संदर्भ-निर्भर शिक्षण के वर्तमान परिदृश्य में अपने अनुप्रयोगों को विकसित करने का प्रयास कर रहा है।
4. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम तक सीमित है, जबकि संदर्भ-निर्भर लर्निंग एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग से परे है।
5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दोषपूर्ण हो सकता है, और संदर्भ-आधारित शिक्षा वांछित परिणाम उत्पन्न करने के अधिक उन्नत तरीकों तक पहुँचने की कोशिश कर रही है

संदर्भ

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

अंतिम अद्यतन: 27 जुलाई, 2023