L'intelligenza artificiale e l'apprendimento dipendente dal contesto sono entrambi legati alla tecnologia dell'informazione. Entrambe queste aree discutono di come le macchine possono operare utilizzando l'intelligenza umana. Tuttavia, l'espansione delle applicazioni è molto diversa quando si tratta di entrambe queste aree.
Punti chiave
- L'apprendimento dipendente dal contesto si concentra sull'acquisizione di conoscenze e abilità in contesti specifici, portando a un migliore richiamo e applicazione in situazioni simili.
- L'intelligenza artificiale (AI) implica lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono l'intelligenza umana, come l'apprendimento, la risoluzione di problemi e il processo decisionale.
- I sistemi di intelligenza artificiale possono incorporare algoritmi di apprendimento dipendenti dal contesto per migliorare la loro capacità di adattarsi a nuove situazioni e ambienti.
Apprendimento dipendente dal contesto vs intelligenza artificiale
La differenza tra l'apprendimento dipendente dal contesto e l'intelligenza artificiale è che l'apprendimento dipendente dal contesto è ampiamente applicato nella vita reale rispetto all'intelligenza artificiale. Le applicazioni dell'apprendimento dipendente dal contesto dipendono da un approccio incentrato sull'uomo. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento contestuale entrambe le aree utilizzano l'intelligenza umana per creare macchine.
L’apprendimento dipendente dal contesto, o apprendimento contestuale, non si limita all’apprendimento automatico (ML) e all’algoritmo. Aiuta anche a tenere traccia di varie attività incentrate sull'uomo come i dati analitici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale o AI si riferisce alle macchine o al software realizzati utilizzando l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale utilizza l'intelligenza umana per creare macchine intelligenti che pensano proprio come gli umani. L'intelligenza artificiale è oggi utilizzata negli affari, nella sanità, nell'istruzione, nella finanza, nel diritto, nella produzione, nelle banche, nei trasporti e in molti altri settori.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Apprendimento dipendente dal contesto | Intelligenza Artificiale |
| Definizione | Gli apprendimenti dipendenti dal contesto sono i prototipi di scenari di vita reale. | Per intelligenza artificiale si intende l'intelligenza delle macchine che vengono fornite loro dagli esseri umani. |
| Applicazioni | L'apprendimento contestuale viene applicato per rendere le macchine più simili a quelle umane. | L'intelligenza artificiale aiuta le macchine a svolgere vari compiti concepiti per le persone. |
| Obiettivo primario | L'obiettivo principale dell'apprendimento contestuale è quello di avvicinare le macchine e gli esseri umani. | L'obiettivo principale dell'IA è rendere le macchine abbastanza capaci da risolvere problemi complessi come gli umani. |
| Procedura di apprendimento | L'apprendimento contestuale non si concentra solo sugli algoritmi per apportare ulteriori miglioramenti, ma impara anche dagli approcci umani. | L'intelligenza artificiale si concentra sugli algoritmi per apprendere modelli e prendere decisioni. |
| Ragionamento | La procedura di ragionamento è incentrata sull'uomo durante l'utilizzo di una macchina. | La procedura di ragionamento è più simile a una macchina utilizzando opportuni algoritmi. |
Cos'è l'apprendimento dipendente dal contesto?
La generazione moderna sta diventando sempre più dipendente dalle macchine. Gli esseri umani stanno costruendo queste macchine usando l'intelligenza artificiale. Stanno costruendo queste macchine usando l'intelligenza umana.
Tuttavia, le macchine si comportano come gli esseri umani mentre lavorano. Potrebbero fornire errori fattuali in termini di fornitura dei dati. Utilizzando l’apprendimento automatico, l’apprendimento contestuale aiuta gli esseri umani a studiare e raggiungere condizioni più accurate.
In altre parole, l'apprendimento contestuale non dipende solo dagli algoritmi. Gli algoritmi a volte possono fornire errori fattuali in quanto non hanno la loro intelligenza. Ciò può rendere l'intera procedura difettosa e non priva di errori.
L'apprendimento contestuale cerca di studiare e creare più prototipi in un ambiente di ricerca. Questo aiuta a sviluppare varie altre possibilità per attività meccaniche quasi umane. L'apprendimento contestuale vuole raggiungere la massima capacità delle macchine di agire come gli umani.
Vari chatbot e assistenti virtuali stanno diventando sempre più migliorati e simili a quelli umani utilizzando l'apprendimento contestuale. L'intelligenza artificiale ha i suoi limiti quando si tratta di fornire esperienze simili a quelle umane.
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale si riferisce all'intelligenza delle macchine realizzate con l'intelligenza umana. Qualsiasi dispositivo, come cellulari, computer, robot e così via, è un esempio di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale sta rendendo la vita umana più facile giorno dopo giorno.
Macchine e software come Alexa e Google Assistance sono sviluppati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Hanno il proprio elaboratore di lingua e riconoscimento vocale.
L'intelligenza artificiale non è simile ai linguaggi di codifica come Python o Java. Tuttavia, l’intelligenza artificiale viene creata con l’aiuto di questi linguaggi di codifica. Ogni intelligenza artificiale è composta da due parti, una è l'hardware e l'altra è il software.
L'hardware è la parte esterna della macchina che è visibile all'occhio umano. D'altra parte, il software viene creato con l'aiuto di codici e intelligenza umana.
Il software è scritto in modo che le macchine possano comprendere i modelli comportamentali umani. I dispositivi quindi creano i propri schemi e agiscono di conseguenza. Questo schema meccanico è noto come algoritmo.
Le macchine utilizzano questi algoritmi per scegliere le attività corrette che devono eseguire successivamente. Gli elettrodomestici migliorano costantemente i loro algoritmi esaminando i cambiamenti comportamentali umani.
Il costante miglioramento dell'algoritmo fa sì che le macchine eseguano le attività in modo rapido e accurato.
Principali differenze tra apprendimento dipendente dal contesto e intelligenza artificiale
- L'apprendimento contestuale è un processo di sviluppo per migliorare l'intelligenza artificiale, mentre l'intelligenza artificiale ha applicazioni nella vita reale.
- L'apprendimento dipendente dal contesto sta cercando di creare esperienze più simili a quelle umane eseguite dalle macchine. L'intelligenza artificiale, tuttavia, non è ancora simile a quella umana.
- L'intelligenza artificiale sta cercando di sviluppare le sue applicazioni nello scenario attuale delle macchine e dell'apprendimento dipendente dal contesto.
- L'intelligenza artificiale è limitata agli algoritmi, mentre l'apprendimento dipendente dal contesto va oltre gli algoritmi e l'apprendimento automatico.
- L'intelligenza artificiale può essere difettosa e l'apprendimento dipendente dal contesto sta cercando di raggiungere modi più avanzati per generare il risultato desiderato
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