I umjetna inteligencija i učenje ovisno o kontekstu povezani su s informacijskom tehnologijom. Oba ova područja raspravljaju o tome kako strojevi mogu raditi pomoću ljudske inteligencije. Međutim, proširenje primjene je vrlo različito kada su u pitanju oba ova područja.
Ključni za poneti
- Učenje ovisno o kontekstu usmjereno je na stjecanje znanja i vještina u određenim kontekstima, što dovodi do boljeg prisjećanja i primjene u sličnim situacijama.
- Umjetna inteligencija (AI) uključuje razvoj računalnih sustava koji mogu obavljati zadatke koji zahtijevaju ljudsku inteligenciju, kao što su učenje, rješavanje problema i donošenje odluka.
- Sustavi umjetne inteligencije mogu uključiti algoritme učenja ovisne o kontekstu kako bi poboljšali svoju sposobnost prilagodbe novim situacijama i okruženjima.
Učenje ovisno o kontekstu nasuprot umjetnoj inteligenciji
Razlika između učenja ovisnog o kontekstu i umjetne inteligencije je u tome što se učenje ovisno o kontekstu uvelike primjenjuje u stvarnom životu u usporedbi s umjetnom inteligencijom. Primjene učenja ovisnog o kontekstu ovise o pristupu usmjerenom na čovjeka. AI i kontekstualno učenje u oba područja koriste ljudsku inteligenciju za stvaranje strojeva.
Učenje ovisno o kontekstu, ili kontekstualno učenje, nije ograničeno na stroj za učenje (ML) i algoritam. Također pomaže u praćenju raznih aktivnosti usmjerenih na ljude poput analitičkih podataka uz pomoć umjetne inteligencije.
Umjetna inteligencija ili AI odnosi se na strojeve ili softver napravljen korištenjem ljudske inteligencije. AI koristi ljudsku inteligenciju za stvaranje inteligentnih strojeva koji razmišljaju poput ljudi. Umjetna inteligencija danas se koristi u poslovanju, zdravstvu, obrazovanju, financijama, pravu, proizvodnji, bankarstvu, transportu i mnogim drugim sektorima.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Učenje ovisno o kontekstu | Umjetna inteligencija |
| Definicija | Učenje ovisno o kontekstu prototipovi su scenarija iz stvarnog života. | Pod umjetnom inteligencijom podrazumijeva se inteligencija strojeva kojima ih ljudi hrane. |
| Aplikacije | Kontekstualno učenje primjenjuje se kako bi strojevi postali sličniji ljudima. | AI pomaže strojevima u obavljanju raznih zadataka koji su uglavnom namijenjeni ljudima. |
| Primarni cilj | Primarni fokus kontekstualnog učenja je približiti strojeve i ljude. | Primarni fokus AI je učiniti strojeve dovoljno sposobnima za rješavanje složenih problema poput ljudi. |
| Postupak učenja | Kontekstualno učenje ne samo da se usredotočuje na algoritme za daljnja poboljšanja, već također uči iz ljudskih pristupa. | Umjetna inteligencija uglavnom se fokusira na algoritme za učenje obrazaca i donošenje odluka. |
| Rasuđivanje | Postupak rasuđivanja usmjeren je na čovjeka dok se koristi stroj. | Postupak rasuđivanja sličniji je stroju korištenjem odgovarajućih algoritama. |
Što je učenje ovisno o kontekstu?
Moderna generacija postaje sve više ovisna o strojevima. Ljudi grade ove strojeve pomoću umjetne inteligencije. Oni proizvode te strojeve koristeći ljudsku inteligenciju.
Međutim, strojevi se dok rade ponašaju kao ljudi. Oni mogu pružiti činjenične pogreške u smislu pružanja podataka. Korištenje stroj za učenje, kontekstualno učenje pomaže ljudima u proučavanju i postizanju preciznijih uvjeta.
Drugim riječima, kontekstualno učenje ne ovisi samo o algoritmima. Algoritmi ponekad mogu dati činjenične pogreške jer nemaju njihovu inteligenciju. To može učiniti cijeli postupak neispravnim i ne bez grešaka.
Kontekstualno učenje pokušava proučavati i stvoriti više prototipova u istraživačkom okruženju. To pomaže u razvoju raznih drugih mogućnosti za gotovo ljudske mehaničke aktivnosti. Kontekstualno učenje želi doseći maksimalnu sposobnost strojeva da se ponašaju kao ljudi.
Razni chatbotovi i virtualni pomoćnici postaju sve bolji i sličniji ljudima korištenjem kontekstualnog učenja. Umjetna inteligencija ima svoja ograničenja kada je riječ o pružanju iskustava sličnih ljudskim.
Što je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija odnosi se na inteligenciju strojeva koji su napravljeni pomoću ljudske inteligencije. Bilo koji uređaj, poput mobitela, računala, robota i tako dalje, primjer je umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija iz dana u dan olakšava ljudski život.
Strojevi i softver kao što su Alexa i Google Assistance razvijeni su uz pomoć umjetne inteligencije. Imaju vlastiti jezični procesor i prepoznavanje govora.
Umjetna inteligencija nije slična jezicima kodiranja kao što su Piton ili Java. Međutim, AI se stvara uz pomoć ovih jezika za kodiranje. Svaki AI ima dva dijela, jedan je hardver, a drugi je softver.
Hardver je vanjski dio stroja koji je vidljiv ljudskom oku. S druge strane, softver se stvara uz pomoć kodova i ljudske inteligencije.
Softver je napisan tako da strojevi mogu razumjeti ljudske obrasce ponašanja. Uređaji tada stvaraju vlastite uzorke i djeluju u skladu s njima. Ovaj mehanički obrazac poznat je kao algoritam.
Strojevi koriste te algoritme za odabir ispravnih zadataka koje trebaju izvršiti sljedeće. Uređaji neprestano poboljšavaju svoje algoritme pomno proučavajući promjene u ponašanju ljudi.
Stalno poboljšanje algoritma čini da strojevi izvršavaju zadatke brže i točnije.
Glavne razlike između učenja ovisnog o kontekstu i umjetne inteligencije
- Kontekstualno učenje je razvojni proces za poboljšanje umjetne inteligencije, dok umjetna inteligencija ima primjenu u stvarnom životu.
- Učenje ovisno o kontekstu pokušava stvoriti iskustva sličnija ljudskim koje izvode strojevi. Umjetna inteligencija, međutim, još uvijek nije slična ljudskoj.
- AI pokušava razviti svoje aplikacije u sadašnjem scenariju strojeva i učenja ovisnog o kontekstu.
- Umjetna inteligencija ograničena je na algoritme, dok je učenje ovisno o kontekstu izvan algoritama i strojnog učenja.
- Umjetna inteligencija može biti neispravna, a učenje ovisno o kontekstu pokušava doći do naprednijih načina generiranja željenog rezultata
- 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
Zadnje ažuriranje: 27. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
