コンテキスト依存学習と人工知能: 違いと比較

人工知能とコンテキスト依存学習は、どちらも情報技術に関連しています。 どちらの分野でも、機械が人間の知性を使用してどのように動作するかについて説明しています。 ただし、この XNUMX つの領域に関しては、アプリケーションの拡張は大きく異なります。

主要な取り組み

1. 文脈依存学習は、特定の文脈で知識とスキルを習得することに重点を置いており、同様の状況での記憶と適用を改善します。
2. 人工知能 (AI) には、学習、問題解決、意思決定など、人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューター システムの開発が含まれます。
3. AI システムは、コンテキスト依存の学習アルゴリズムを組み込んで、新しい状況や環境に適応する能力を向上させることができます。

コンテキスト依存学習と人工知能

コンテキスト依存学習と人工知能の違いは、コンテキスト依存学習が人工知能と比較して実生活に広く適用されることです。 文脈依存学習の応用は、人間中心のアプローチに依存しています。 AI とコンテキスト学習の両方の分野で、人間の知性を使用して機械が作成されます。

コンテキスト依存学習、またはコンテキスト学習は、機械学習 (ML) とアルゴリズムに限定されません。人工知能の助けを借りて、分析データなどのさまざまな人間中心のアクティビティを追跡するのにも役立ちます。

人工知能または AI は、人間の知性を使用して作成された機械またはソフトウェアを指します。 AI は人間の知性を利用して、人間と同じように考えるインテリジェントなマシンを作成します。 人工知能は今日、ビジネス、ヘルスケア、教育、金融、法律、製造、銀行、運輸、その他多くの分野で使用されています。

比較表

比較のパラメータ	文脈依存学習	Artificial Intelligence
定義	文脈依存学習は、現実のシナリオのプロトタイプです。	人工知能とは、人間によって供給される機械の知性を意味します。
アプリケーション	コンテキスト学習は、機械をより人間らしくするために適用されます。	AI は、機械が主に人間のために設計されたさまざまなタスクを実行するのに役立ちます。
第一目的	文脈学習の主な焦点は、機械と人間を近づけることです。	AI の主な焦点は、機械が人間のような複雑な問題を解決できるようにすることです。
学習手順	文脈学習は、さらなる改善を行うためにアルゴリズムに焦点を当てるだけでなく、人間のアプローチからも学習します。	人工知能は主に、パターンを学習して意思決定を行うためのアルゴリズムに焦点を当てています。
推論	推論手順は、機械を使用している間は人間中心です。	推論手順は、適切なアルゴリズムを使用することで、より機械的になります。

文脈依存学習とは？

現代の世代はますます機械に依存するようになっています。 人間は人工知能を使用してこれらの機械を構築しています。 彼らは人間の知性を使ってこれらの機械を作っています。

ただし、マシンは作業中は人間のように振る舞っています。 それらは、データの提供に関して事実上の誤りを提供する場合があります。 機械学習を使用した文脈学習は、人間が学習し、より正確な条件に到達するのに役立ちます。

つまり、文脈学習はアルゴリズムだけに依存しているわけではありません。 アルゴリズムには知性がないため、事実に基づくエラーが発生することがあります。 これにより、手順全体が不完全になり、エラーがなくなる可能性があります。

文脈学習は、研究環境でより多くのプロトタイプを研究して作成しようとします。 これは、ほぼ人間のような機械的活動のさまざまな可能性を開発するのに役立ちます。 文脈学習は、機械が人間のように振る舞う能力を最大限に発揮したいと考えています。

さまざまなチャットボットや仮想アシスタントは、コンテキスト学習を使用することで、ますます改善され、人間に似てきています。 人工知能には、人間のような体験を提供するという点で限界があります。

人工知能とは何ですか？

人工知能とは、人間の知能を利用して作られた機械の知能を指します。 携帯電話、コンピューター、ロボットなどのあらゆるデバイスが人工知能の一例です。 人工知能は人間の生活を日々便利にしています。

Alexa や Google Assistance などのマシンやソフトウェアは、人工知能の助けを借りて開発されています。 彼らは独自の言語プロセッサと音声認識装置を持っています。

人工知能は、Python や Java などのコーディング言語とは異なります。 ただし、AI はこれらのコーディング言語の助けを借りて作成されます。 すべての AI には XNUMX つの部分があります。XNUMX つはハードウェアで、もう XNUMX つはソフトウェアです。

ハードウェアは、人間の目に見える機械の外側の部分です。 一方、ソフトウェアはコードと人間の知性の助けを借りて作成されます。

ソフトウェアは、機械が人間の行動パターンを理解できるように書かれています。 次に、デバイスは独自のパターンを作成し、それに応じて動作します。 この機械的なパターンは、アルゴリズムとして知られています。

機械はこれらのアルゴリズムを使用して、次に実行する必要がある正しいタスクを選択します。 アプライアンスは、人間の行動の変化を精査することで、アルゴリズムを絶えず改善しています。

絶え間ないアルゴリズムの改善により、マシンはタスクをより迅速かつ正確に実行できます。

コンテキスト依存学習と人工知能の主な違い

1. コンテキスト学習は、人工知能を改善するための開発プロセスですが、人工知能には実際のアプリケーションがあります。
2. コンテキスト依存学習は、機械によって実行される、より人間のような体験を作ろうとしています。 しかし、人工知能はまだ人間のようではありません。
3. AI は、機械とコンテキスト依存学習の現在のシナリオでそのアプリケーションを開発しようとしています。
4. 人工知能はアルゴリズムに限定されていますが、コンテキスト依存の学習はアルゴリズムや機械学習を超えています。
5. 人工知能には欠陥がある可能性があり、コンテキスト依存学習は、望ましい結果を生成するためのより高度な方法に到達しようとしています

参考情報

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