Różnica między uczeniem się kontekstu a sztuczną inteligencją

Podczas gdy AI jest ludzką inteligencją wykazaną w maszynach, kontekstowa sztuczna inteligencja jest czymś, co przenosi AI na zupełnie nowy poziom, rozszerzając swoje zastosowania oparte na podejściu zorientowanym na człowieka. W skrócie spójrzmy na oba terminy i spróbuj zrozumieć różnice między nimi.

Uczenie się zależne od kontekstu

Uczenie się zależne od kontekstu lub uczenie się kontekstowe, w przeciwieństwie do tego, co sugeruje nazwa, nie odnosi się konkretnie do metody algorytmu lub uczenia maszynowego - zamiast tego jest to ludzkie podejście skoncentrowane na sztucznej inteligencji (AI). Obecnie większość firm lub organizacji opiera swoje decyzje głównie na niewykorzystanych danych klienta, które są pełne cennych informacji i spostrzeżeń. Ale w organizacji adaptacja AI staje się wyzwaniem, przynajmniej z perspektywy użytkowników. W tym miejscu wchodzi kontekstowa sztuczna inteligencja. Chodzi o to, aby zezwolić algorytmom przetwarzanie informacji w taki sam sposób, jak ludzie. Umożliwia systemom AI, takim jak wirtualni asystenci i chatboty, zachowywać się bardziej jak ludzie, a mniej jak maszyny.

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja (lub AI) to szeroko zakrojona koncepcja, która dotyczy symulacji ludzkiej inteligencji w maszynach. AI jest inteligencją wykazaną przez systemy lub maszyny, w przeciwieństwie do ludzkiej inteligencji. Jest to pomysł budowania inteligentnych maszyn, które są zdolne do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji tak jak ludzie. Funkcja wyszukiwania Google, Siri Apple, Alexa Amazon i rekomendacje filmowe Netflix są oparte na sztucznej inteligencji. To jak programowanie komputerów do myślenia i zachowania się jak ludzie, podobnie jak komputer z sztucznym ludzkim mózgiem. AI tworzy system kontrolowany komputerowo, aby inteligentnie myśleć jak ludzki umysł. W dzisiejszym świecie opartym na danych sztuczna inteligencja jest wszędzie, nawet w smartfonie jako własny wirtualny asystent.

Różnica między uczeniem się kontekstu a sztuczną inteligencją

Definicja

AI to zdolność systemu kontrolowanego komputerowo do wykonywania zadań i podejmowania decyzji podobnie jak ludzki umysł. AI to inteligencja wykazana w maszynach, które są zaprogramowane do myślenia jak ludzie i naśladowanie ich działań. Kontekstowa sztuczna inteligencja jest ludzkim skoncentrowanym podejściem do sztucznej inteligencji, które odnosi się do zdolności do dostosowywania i stosowania umiejętności i wiedzy, których już nauczył się w rzeczywistych sytuacjach.

Pojęcie

Kontekstowa sztuczna inteligencja nie odnosi się do określonego algorytmu lub techniki uczenia maszynowego - zamiast tego pozwala algorytmom przetwarzać informacje w taki sam sposób, jak ludzie. Umożliwia systemom AI, takim jak wirtualni asystenci i chatboty, zachowywać się bardziej jak ludzie, a mniej jak maszyny. AI tworzy system kontrolowany komputerowo, aby myśleć inteligentnie jak ludzie. Chodzi o to, aby dać komputerom lub maszynom możliwość wykonywania zadań, które są pierwotnie przeznaczone dla ludzi, ponieważ wymagają ludzkiej inteligencji.

Cel

Kontekstowa sztuczna inteligencja rozszerza zastosowanie adaptacyjnego uczenia maszynowego na rzeczywiste scenariusze. Zabiera sztuczną inteligencję na zupełnie nowy poziom, budując pomost między ludźmi a AI. Samochód jest dobrym przykładem kontekstowej sztucznej inteligencji, w której stara się dowiedzieć się coraz więcej ludzkiego tekstu. Celem badań AI jest stworzenie technologii, która pozwala komputerom wykonywać zadania intelektualne, takie jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji, zrozumienie działań ludzkich i uczenie się od nich. Celem jest umożliwienie komputerom radzenia sobie złożonych problemów podobnych do ludzkiej logiki i rozumowania.

Uczenie się oparte na kontekście vs. Sztuczna inteligencja: wykres porównawczy

Streszczenie

Na najbardziej podstawowym poziomie AI jest technologią, która umożliwia komputerom lub maszynom uczenie się na podstawie działań opartych na wcześniej zebranych danych. AI jest używane na różne sposoby prawie wszędzie, gdzie wymagana jest ludzka inteligencja do rozwiązywania złożonych zadań intelektualnych, takich jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji i wiele innych. Kontekstowa sztuczna inteligencja jest ludzkim skoncentrowanym podejściem do sztucznej inteligencji, które kładzie duży nacisk na kontekst, aby maszyny są bardziej świadomi ludzkich intencji w odniesieniu do tego, co właśnie zrobili i co zamierzają zrobić. Chodzi o to, aby stworzyć środowisko, w którym maszyny lub komputery mogą zarówno zdobywać i zastosować nowe umiejętności i wiedzę.

Czy sztuczna inteligencja może zrozumieć kontekst?

Maszyny mogą być zaprogramowane w celu zrozumienia ludzkiego kontekstu i są w stanie wchodzić w interakcje z ludźmi na podstawie zestawu danych wejściowych. Kontekst jest wszystkim, jeśli chodzi o rozszerzenie granic sztucznej inteligencji.

Co to jest inteligencja kontekstowa w sztucznej inteligencji?

Inteligencja kontekstowa rozszerza praktyczne zastosowanie informacji i wiedzy na rzeczywiste scenariusze. Kontekst odnosi się do tła, na którym ma miejsce wydarzenie. Zatem rozszerza naszą wiedzę, aby dostosować się do zupełnie innego środowiska.

Jaka jest różnica między modelem ML a algorytmem ML?

Algorytm uczenia maszynowego to metoda, za pomocą której system AI wykonuje zadanie lub rozwiązuje problem, podczas gdy model uczenia maszynowego jest dobrze zdefiniowanym obliczeniem utworzonym w wyniku algorytmu, który jest wdrażany w kodzie.

Co to jest modelowanie ML?

Modelowanie uczenia maszynowego polega na szkoleniu algorytmu uczenia maszynowego w celu rozpoznawania wzorców lub zachowań opartych na wcześniejszych doświadczeniach lub wcześniej zebranych danych. Model ML to w zasadzie program, który przebija góry danych w celu zidentyfikowania wzorców lub podejmowania decyzji.

Co to jest rozumowanie kontekstowe?

Rozumowanie kontekstowe to rozumowanie, które ma zasadnicze znaczenie dla jakiegokolwiek rodzaju kontekstowe podejmowanie decyzji, na przykład adaptacje systemowe oparte na zasadach decyzyjnych dostarczanych przez użytkownika lub wyuczonych.

Czym jest kontekstowe uczenie maszynowe?

Kontekstowe uczenie maszynowe nie odnosi się do konkretnej metody uczenia maszynowego lub algorytmu - zamiast tego ucieleśnia wszystkie subtelne niuanse uczenia się człowieka w AI. To kulminacja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zamierza uczyć się ludzkich zachowań w czasie rzeczywistym. Chodzi o to, aby wnieść kontekst do uczenia maszynowego.