Trí tuệ nhân tạo và Học tập theo ngữ cảnh đều liên quan đến công nghệ thông tin. Cả hai lĩnh vực này đều thảo luận về cách máy móc có thể vận hành bằng trí thông minh của con người. Tuy nhiên, việc mở rộng các ứng dụng là rất khác nhau khi nói đến cả hai lĩnh vực này.
Các nội dung chính
- Học tập theo ngữ cảnh tập trung vào việc tiếp thu kiến thức và kỹ năng trong các ngữ cảnh cụ thể, dẫn đến khả năng nhớ lại và áp dụng tốt hơn trong các tình huống tương tự.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như học tập, giải quyết vấn đề và ra quyết định.
- Các hệ thống AI có thể kết hợp các thuật toán học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh để cải thiện khả năng thích ứng với các tình huống và môi trường mới.
Học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh vs Trí tuệ nhân tạo
Sự khác biệt giữa Học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh và Trí tuệ nhân tạo là việc học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh được áp dụng rộng rãi trong cuộc sống thực so với trí tuệ nhân tạo. Các ứng dụng của học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh phụ thuộc vào cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm. AI và học theo ngữ cảnh đều sử dụng trí thông minh của con người để tạo ra máy móc.
Học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc học tập theo ngữ cảnh không chỉ giới hạn ở học máy (ML) và thuật toán. Nó cũng giúp theo dõi các hoạt động khác nhau lấy con người làm trung tâm như dữ liệu phân tích với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo hay AI đề cập đến các máy móc hoặc phần mềm được tạo ra bằng trí thông minh của con người. AI sử dụng trí thông minh của con người để tạo ra những cỗ máy thông minh có suy nghĩ giống như con người. Trí tuệ nhân tạo ngày nay được sử dụng trong kinh doanh, y tế, giáo dục, tài chính, luật, sản xuất, ngân hàng, giao thông vận tải và nhiều lĩnh vực khác.
Bảng so sánh
Các thông số so sánh | Học tập phụ thuộc vào bối cảnh | Trí tuệ nhân tạo |
Định nghĩa | Học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh là nguyên mẫu của các tình huống thực tế. | Trí tuệ nhân tạo có nghĩa là trí thông minh của máy móc được con người cung cấp cho chúng. |
Ứng dụng | Học theo ngữ cảnh được áp dụng để làm cho máy móc giống con người hơn. | AI giúp máy móc thực hiện các nhiệm vụ khác nhau chủ yếu được thiết kế cho con người. |
Mục tiêu chính | Trọng tâm chính của học tập theo ngữ cảnh là mang máy móc và con người lại gần nhau hơn. | Trọng tâm chính của AI là làm cho máy móc có đủ khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp như con người. |
Quy trình học tập | Học theo ngữ cảnh không chỉ tập trung vào các thuật toán để cải thiện hơn nữa mà còn học hỏi từ cách tiếp cận của con người. | Trí tuệ nhân tạo chủ yếu tập trung vào các thuật toán để học các mẫu và đưa ra quyết định. |
lý luận | Quy trình lập luận lấy con người làm trung tâm trong khi sử dụng máy móc. | Quy trình suy luận giống máy móc hơn bằng cách sử dụng các thuật toán phù hợp. |
Học tập phụ thuộc vào bối cảnh là gì?
Thế hệ hiện đại ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào máy móc. Con người đang chế tạo những cỗ máy này bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Họ đang chế tạo những cỗ máy này bằng cách sử dụng trí thông minh của con người.
Tuy nhiên, máy móc hoạt động như con người khi làm việc. Họ có thể cung cấp các lỗi thực tế về mặt cung cấp dữ liệu. Sử dụng học máy, học theo ngữ cảnh giúp con người nghiên cứu và đạt được các điều kiện chính xác hơn.
Nói cách khác, việc học theo ngữ cảnh không chỉ phụ thuộc vào các thuật toán. Các thuật toán đôi khi có thể đưa ra các lỗi thực tế vì nó không có trí thông minh của chúng. Điều đó có thể làm cho toàn bộ quy trình bị lỗi và không có lỗi.
Học theo ngữ cảnh cố gắng nghiên cứu và tạo ra nhiều nguyên mẫu hơn trong môi trường nghiên cứu. Điều này giúp phát triển nhiều khả năng khác cho các hoạt động cơ khí gần giống con người. Học theo ngữ cảnh muốn đạt đến khả năng tối đa để máy móc hoạt động như con người.
Nhiều chatbot và trợ lý ảo ngày càng được cải thiện và giống con người hơn bằng cách sử dụng học theo ngữ cảnh. Trí tuệ nhân tạo có hạn chế khi cung cấp trải nghiệm giống như con người.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo đề cập đến trí thông minh của máy móc được tạo ra bằng trí thông minh của con người. Bất kỳ thiết bị nào, chẳng hạn như điện thoại di động, máy tính và rô bốt, v.v., đều là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đang làm cho cuộc sống của con người dễ dàng hơn từng ngày.
Máy móc và phần mềm như Alexa và Google Assistance được phát triển với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Họ có bộ xử lý ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói riêng.
Trí tuệ nhân tạo không giống với các ngôn ngữ mã hóa như Python hay Java. Tuy nhiên, AI được tạo ra với sự trợ giúp của các ngôn ngữ mã hóa này. Mỗi AI đều có hai phần, một phần là phần cứng và phần còn lại là phần mềm.
Phần cứng là phần bên ngoài của máy mà mắt người có thể nhìn thấy được. Mặt khác, phần mềm được tạo ra với sự trợ giúp của mã và trí thông minh của con người.
Phần mềm được viết để máy móc có thể hiểu được các kiểu hành vi của con người. Sau đó, các thiết bị tạo ra các mẫu của riêng chúng và hoạt động tương ứng. Mô hình cơ học này được gọi là thuật toán.
Máy sử dụng các thuật toán này để chọn đúng nhiệm vụ mà chúng cần thực hiện tiếp theo. Các thiết bị gia dụng không ngừng cải thiện các thuật toán của chúng bằng cách xem xét kỹ lưỡng các thay đổi hành vi của con người.
Việc không ngừng cải tiến thuật toán giúp máy thực hiện các tác vụ nhanh chóng và chính xác hơn.
Sự khác biệt chính giữa Học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh và Trí tuệ nhân tạo
- Học theo ngữ cảnh là một quá trình phát triển để cải thiện trí tuệ nhân tạo, trong khi trí tuệ nhân tạo có các ứng dụng thực tế.
- Học tập phụ thuộc vào bối cảnh đang cố gắng tạo ra nhiều trải nghiệm giống con người hơn do máy móc thực hiện. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo vẫn không giống con người.
- AI đang cố gắng phát triển các ứng dụng của nó trong bối cảnh hiện tại của máy móc và học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh.
- Trí tuệ nhân tạo bị giới hạn trong các thuật toán, trong khi học tập phụ thuộc vào ngữ cảnh nằm ngoài các thuật toán và máy học.
- Trí tuệ nhân tạo có thể bị lỗi và việc học phụ thuộc vào ngữ cảnh đang cố gắng đạt được những cách tiên tiến hơn để tạo ra kết quả mong muốn