Штучний інтелект і контекстно-залежне навчання пов’язані з інформаційними технологіями. Обидва ці розділи обговорюють, як машини можуть працювати за допомогою людського інтелекту. Однак розширення додатків дуже різне, коли йдеться про обидві ці сфери.
Ключові винесення
- Контекстно-залежне навчання зосереджується на отриманні знань і навичок у конкретних контекстах, що сприяє кращому запам’ятовуванню та застосуванню в подібних ситуаціях.
- Штучний інтелект (ШІ) передбачає розробку комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, що потребують людського інтелекту, наприклад навчання, вирішення проблем і прийняття рішень.
- Системи ШІ можуть включати контекстно-залежні алгоритми навчання, щоб покращити свою здатність адаптуватися до нових ситуацій і середовищ.
Контекстно-залежне навчання проти штучного інтелекту
Різниця між контекстно-залежним навчанням і штучним інтелектом полягає в тому, що контекстно-залежне навчання широко застосовується в реальному житті порівняно зі штучним інтелектом. Застосування контекстно-залежного навчання залежить від підходу, орієнтованого на людину. ШІ та контекстне навчання використовують людський інтелект для створення машин.
Контекстно-залежне навчання, або контекстне навчання, не обмежується навчання за допомогою машини (ML) і алгоритм. За допомогою штучного інтелекту це також допомагає відстежувати різні дії, орієнтовані на людину, наприклад аналітичні дані.
Штучний інтелект або ШІ відноситься до машин або програмного забезпечення, створеного за допомогою людського інтелекту. ШІ використовує людський інтелект для створення розумних машин, які думають так само, як люди. Сьогодні штучний інтелект використовується в бізнесі, охороні здоров’я, освіті, фінансах, юриспруденції, виробництві, банківській справі, транспорті та багатьох інших секторах.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Контекстно-залежне навчання | Штучний Інтелект |
| Визначення | Контекстно-залежне навчання є прототипом сценаріїв реального життя. | Під штучним інтелектом мається на увазі інтелект машин, яким живлять люди. |
| додатків | Контекстне навчання використовується, щоб зробити машини більш схожими на людину. | ШІ допомагає машинам виконувати різні завдання, які в основному призначені для людей. |
| Основна мета | Основна мета контекстного навчання – зблизити машини та людей. | Основна мета штучного інтелекту полягає в тому, щоб зробити машини достатньо здатними вирішувати складні проблеми, як люди. |
| Процедура навчання | Контекстне навчання зосереджується не лише на алгоритмах для подальшого вдосконалення, але й навчається на людських підходах. | Штучний інтелект в основному зосереджується на алгоритмах вивчення шаблонів і прийняття рішень. |
| Обґрунтування | Процедура міркування орієнтована на людину під час використання машини. | Процедура міркування більш схожа на машину за допомогою відповідних алгоритмів. |
Що таке контекстно-залежне навчання?
Сучасне покоління стає все більш залежним від машин. Люди створюють ці машини за допомогою штучного інтелекту. Вони створюють ці машини, використовуючи людський інтелект.
Однак під час роботи машини поводяться як люди. Вони можуть надавати фактичні помилки з точки зору надання даних. Використання навчання за допомогою машини, контекстне навчання допомагає людям вивчати та досягати точніших умов.
Іншими словами, контекстне навчання залежить не лише від алгоритмів. Алгоритми іноді можуть надавати фактичні помилки, оскільки не мають їх інтелекту. Це може зробити всю процедуру несправною та не безпомилковою.
Контекстне навчання намагається вивчити та створити більше прототипів у дослідницькому середовищі. Це допомагає розвивати різні інші можливості для механічної діяльності, майже подібної до людської. Контекстне навчання прагне досягти максимальної здатності машин діяти як люди.
Різноманітні чат-боти та віртуальні помічники стають усе більш і більш вдосконаленими та схожими на людину завдяки використанню контекстного навчання. Штучний інтелект має свої обмеження, коли справа доходить до надання людського досвіду.
Що таке штучний інтелект?
Штучний інтелект відноситься до інтелекту машин, створених за допомогою людського інтелекту. Будь-який пристрій, наприклад мобільні телефони, комп’ютери, роботи тощо, є прикладом штучного інтелекту. Штучний інтелект з кожним днем полегшує життя людини.
Машини та програмне забезпечення, такі як Alexa та Google Assistance, розробляються за допомогою штучного інтелекту. Вони мають власний мовний процесор і розпізнавач мови.
Штучний інтелект не схожий на мови кодування, такі як Python або Java. Однак ШІ створюється за допомогою цих мов кодування. Кожен штучний інтелект має дві частини: апаратне забезпечення, інше програмне забезпечення.
Апаратне забезпечення – це зовнішня частина машини, видима людському оку. З іншого боку, програмне забезпечення створюється за допомогою кодів і людського інтелекту.
Програмне забезпечення написано для того, щоб машини могли розуміти моделі поведінки людини. Потім пристрої створюють власні шаблони та діють відповідно. Цей механічний шаблон відомий як алгоритм.
Машини використовують ці алгоритми, щоб вибрати правильні завдання, які їм потрібно виконати далі. Техніка постійно вдосконалює свої алгоритми, ретельно досліджуючи зміни поведінки людини.
Постійне вдосконалення алгоритму дозволяє машинам виконувати завдання швидше та точніше.
Основні відмінності між контекстно-залежним навчанням і штучним інтелектом
- Контекстне навчання є процесом розвитку для вдосконалення штучного інтелекту, тоді як штучний інтелект має застосування в реальному житті.
- Контекстно-залежне навчання намагається зробити досвід, що виконується машинами, більш схожим на людський. Проте штучний інтелект все ще не схожий на людину.
- ШІ намагається розробити свої програми в поточному сценарії машин і контекстно-залежного навчання.
- Штучний інтелект обмежується алгоритмами, тоді як контекстно-залежне навчання виходить за межі алгоритмів і машинного навчання.
- Штучний інтелект може бути несправним, і контекстно-залежне навчання намагається досягти більш просунутих способів генерації бажаного результату
- 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
Останнє оновлення: 27 липня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Сандіп Бхандарі отримав ступінь бакалавра комп’ютерної техніки в Університеті Тапар (2006). Має 20 років досвіду роботи в технологічній сфері. Він має великий інтерес до різних технічних галузей, включаючи системи баз даних, комп'ютерні мережі та програмування. Ви можете прочитати більше про нього на його біо сторінка.
