Unterschied zwischen kontextabhängigem Lernen und künstlicher Intelligenz

Während KI menschliche Intelligenz in Maschinen ist, ist die kontextbezogene KI etwas, das KI auf eine ganz neue Ebene bringt und ihre Anwendungen auf der Grundlage eines menschlichen Ansatzes erweitert. Schauen wir uns beide Begriffe kurz an und versuchen, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.

Kontextabhängiges Lernen

Kontextabhängiges Lernen oder kontextbezogenes Lernen im Gegensatz zu dem, was der Name vorschlägt, bezieht sich nicht speziell auf einen Algorithmus oder maschinellen Lernmethode - stattdessen ist es ein menschlicher zentraler Ansatz zur künstlichen Intelligenz (KI). Heute stützen die Mehrheit der Unternehmen oder Organisationen ihre Entscheidungen weitgehend auf unerschlossenen Kundendaten, die mit wertvollen Informationen und Einsichten gefüllt sind. Innerhalb einer Organisation wird die Anpassung der KI jedoch zumindest aus der Sicht der Benutzer zu einer Herausforderung. Hier kommt die kontextbezogene KI ins Spiel. Die Idee ist es, Algorithmen zu ermöglichen, Informationen genauso zu verarbeiten, wie es Menschen tun. Es ermöglicht KI -Systemen wie virtuelle Assistenten und Chatbots, sich eher wie Menschen und weniger wie Maschinen zu verhalten.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (oder KI) ist ein weitreichendes Konzept, das sich auf die Simulation der menschlichen Intelligenz in Maschinen bezieht. KI ist Intelligenz, die von Systemen oder Maschinen im Gegensatz zur menschlichen Intelligenz demonstriert wird. Es ist die Idee, intelligente Maschinen zu bauen, die Probleme lösen und Entscheidungen wie Menschen treffen können. Die Suchfunktion von Google, dem Siri des Apple, der Amazon Alexa und der Filmempfehlungen des Netflix basieren alle auf künstlichen Intelligenz. Es ist so, als würde man die Computer programmieren, um Menschen zu denken und sich wie Menschen zu verhalten, ähnlich wie ein Computer mit einem künstlichen menschlichen Gehirn. KI macht ein computergesteuertes System, um intelligent wie den menschlichen Geist zu denken. In der heutigen datengesteuerten Welt ist KI überall, selbst in Ihrem Smartphone als Ihren eigenen virtuellen Assistenten.

Unterschied zwischen kontextabhängigem Lernen und künstlicher Intelligenz

Definition

KI ist die Fähigkeit eines computergesteuerten Systems, Aufgaben auszuführen und Entscheidungen wie der menschliche Geist zu treffen. KI ist Intelligenz, die in Maschinen demonstriert werden, die so programmiert sind, wie Menschen zu denken und ihre Handlungen nachzuahmen. Die kontextbezogene KI ist ein menschlicher zentrischer Ansatz für künstliche Intelligenz, der sich auf die Fähigkeit bezieht, die Fähigkeiten und das Wissen anzupassen und anzuwenden, die bereits in Situationen im realen Leben gelernt wurden.

Konzept

Die kontextbezogene KI bezieht sich nicht auf einen bestimmten Algorithmus oder maschinellen Lerntechnik. Stattdessen können Algorithmen Informationen auf die gleiche Weise verarbeiten wie Menschen. Es ermöglicht KI -Systemen wie virtuelle Assistenten und Chatbots, sich eher wie Menschen und weniger wie Maschinen zu verhalten. KI macht ein computergesteuertes System, um intelligent wie Menschen zu denken. Die Idee ist, Computern oder Maschinen die Möglichkeit zu geben, Aufgaben auszuführen, die ursprünglich für den Menschen bestimmt sind, weil sie menschliche Intelligenz erfordern.

Zielsetzung

Die Kontext-KI erweitert die Anwendung von adaptivem maschinellem Lernen auf reale Szenarien. Es bringt KI auf ein ganz neues Niveau und baut eine Brücke zwischen Menschen und KI auf. Ein selbstfahrendes Auto ist ein gutes Beispiel für kontextbezogene KI, bei dem es versucht, immer mehr vom menschlichen Text zu lernen. Das Ziel der KI -Forschung ist es, Technologien zu schaffen, mit denen Computer intellektuelle Aufgaben wie Lösung von Problemen, Entscheidungen treffen, menschliches Handeln verstehen und von ihnen lernen können. Ziel ist es, Computern zu ermöglichen, komplexe Probleme zu bewältigen, die der menschlichen Logik und Argumentation ähneln.

Kontextbasiertes Lernen vs. Künstliche Intelligenz: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

KI ist auf seiner grundlegendsten Ebene eine Technologie, mit der Computer oder Maschinen aus Aktivitäten lernen können, die auf früher gesammelten Daten basieren. KI wird auf verschiedene Arten verwendet, fast überall, wo menschliche Intelligenz erforderlich ist, um komplexe intellektuelle Aufgaben wie Problemlösung, Entscheidungsfindung und mehr anzugehen. Die Kontext -KI ist ein menschlicher zentraler Ansatz für die KI, der den Kontext erheblich betont, um die Maschinen der menschlichen Absichten in Bezug auf das, was sie gerade getan haben und was sie tun, auf menschliche Absichten bewusster zu machen. Die Idee ist, eine Umgebung zu schaffen, in der Maschinen oder Computer neue Fähigkeiten und Kenntnisse anwenden und anwenden können.

Kann künstliche Intelligenz den Kontext verstehen?

Maschinen können so programmiert werden, dass sie den menschlichen Kontext verstehen und in der Lage sind, mit Menschen auf der Grundlage einer Reihe von Eingabedaten zu interagieren. Der Kontext ist alles, wenn es darum geht, die Grenzen der KI zu erweitern.

Was ist kontextbezogene Intelligenz in der KI?

Kontextbezogene Intelligenz erweitert die praktische Anwendung von Informationen und Wissen auf reale Szenarien. Der Kontext bezieht sich auf den Hintergrund, in dem die Veranstaltung stattfindet. Daher erweitert es unser Wissen, um sich an eine völlig andere Umgebung anzupassen.

Was ist der Unterschied zwischen dem ML -Modell und dem ML -Algorithmus?

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist die Methode, mit der das KI-System eine Aufgabe erledigt oder ein Problem löst, während ein maschinelles Lernmodell eine gut definierte Berechnung ist, die sich aus einem Algorithmus entwickelt hat, der in Code implementiert wird.

Was ist ML -Modellierung?

Modellierung des maschinellen Lernens besteht darin, einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu trainieren, um Muster oder Verhaltensweisen basierend auf früheren Erfahrungen oder früher gesammelten Daten zu erkennen. Ein ML -Modell ist im Grunde ein Programm, das durch Daten von Daten kombiert, um Muster zu identifizieren oder Entscheidungen zu treffen.

Was ist kontextbezogene Argumentation?

Kontextuelles Denken ist die Argumentation, die für jede Art von kontextorientierten Entscheidungsfindung von grundlegender Bedeutung ist, z.

Was ist kontextuelles maschinelles Lernen?

Kontextuelles maschinelles Lernen bezieht sich nicht auf eine bestimmte maschinelle Lernmethode oder einen bestimmten Algorithmus - stattdessen verkörpert es alle subtilen Nuancen des menschlichen Lernens in KI. Es ist der Höhepunkt von KI und maschinellem Lernen, das beabsichtigt, menschliches Verhalten in Echtzeit zu lernen. Die Idee ist, den Kontext zum maschinellen Lernen zu bringen.