Podczas gdy AI to ludzka inteligencja demonstrowana w maszynach, kontekstowa AI to coś, co przenosi AI na zupełnie nowy poziom, rozszerzając jej zastosowania w oparciu o podejście zorientowane na człowieka. Przyjrzyjmy się w skrócie obu terminom i spróbujmy zrozumieć różnice między nimi.
Uczenie się zależne od kontekstu
Uczenie zależne od kontekstu lub uczenie kontekstowe, w przeciwieństwie do tego, co sugeruje nazwa, nie odnosi się konkretnie do algorytmu lub metody uczenia maszynowego – zamiast tego jest to podejście do sztucznej inteligencji (AI) skoncentrowane na człowieku. Obecnie większość firm i organizacji opiera swoje decyzje w dużej mierze na niewykorzystanych danych o klientach, które są pełne wartościowych informacji i spostrzeżeń. Jednak w ramach organizacji, adaptacja AI staje się wyzwaniem, przynajmniej z perspektywy użytkowników. Tu właśnie pojawia się kontekstowa AI. Chodzi o to, aby umożliwić algorytmom przetwarzanie informacji w taki sam sposób, jak robi to człowiek. Dzięki temu systemy AI, takie jak wirtualni asystenci i chatboty, mogą zachowywać się bardziej jak ludzie, a mniej jak maszyny.
Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja (lub AI) to szeroko rozumiane pojęcie, które odnosi się do symulacji ludzkiej inteligencji w maszynach. AI to inteligencja wykazywana przez systemy lub maszyny, w przeciwieństwie do inteligencji ludzkiej. Jest to idea budowania inteligentnych maszyn, które są w stanie rozwiązywać problemy i podejmować decyzje tak, jak robi to człowiek. Funkcja wyszukiwania Google, Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon czy rekomendacje filmowe Netflixa są oparte na sztucznej inteligencji. To jak programowanie komputerów, aby myślały i zachowywały się jak ludzie, podobnie jak komputer ze sztucznym ludzkim mózgiem. AI sprawia, że system sterowany przez komputer zaczyna myśleć inteligentnie jak ludzki umysł. W dzisiejszym świecie opartym na danych, AI jest wszędzie, nawet w twoim smartfonie jako twój własny wirtualny asystent.
Różnica między uczeniem się zależnym od kontekstu a sztuczną inteligencją
Definicja
AI to zdolność systemu kontrolowanego przez komputer do wykonywania zadań i podejmowania decyzji podobnie jak robi to ludzki umysł. AI to inteligencja przejawiająca się w maszynach, które są zaprogramowane tak, aby myśleć jak ludzie i naśladować ich działania. Kontekstowa AI to podejście do sztucznej inteligencji skoncentrowane na człowieku, które odnosi się do zdolności adaptacji i zastosowania umiejętności i wiedzy, która została już nabyta w rzeczywistych sytuacjach.
Koncepcja
Contextual AI nie odnosi się do konkretnego algorytmu lub techniki uczenia maszynowego – zamiast tego pozwala algorytmom przetwarzać informacje w taki sam sposób, jak robią to ludzie. Dzięki temu systemy AI, takie jak wirtualni asystenci i chatboty, mogą zachowywać się bardziej jak ludzie, a mniej jak maszyny. AI sprawia, że sterowany przez komputer system może myśleć inteligentnie jak ludzie. Chodzi o to, aby dać komputerom lub maszynom możliwość wykonywania zadań, które pierwotnie są przeznaczone dla ludzi, ponieważ wymagają ludzkiej inteligencji.
Cel
Contextual AI rozszerza zastosowanie adaptacyjnego uczenia maszynowego na scenariusze świata rzeczywistego. Przenosi AI na zupełnie nowy poziom, budując most między ludźmi a AI. Samochód samojezdny jest dobrym przykładem kontekstowego AI, w którym próbuje nauczyć się coraz więcej z ludzkiego tekstu. Celem badań nad AI jest stworzenie technologii, która pozwala komputerom wykonywać zadania intelektualne, takie jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji, rozumienie ludzkich działań i uczenie się na ich podstawie. Celem jest umożliwienie komputerom radzenia sobie ze złożonymi problemami w sposób podobny do ludzkiej logiki i rozumowania.
Podsumowanie
Na najbardziej podstawowym poziomie AI jest technologią, która umożliwia komputerom lub maszynom uczenie się z działań na podstawie wcześniej zebranych danych. AI jest wykorzystywana na wiele sposobów niemal wszędzie tam, gdzie ludzka inteligencja jest potrzebna do rozwiązywania złożonych zadań intelektualnych, takich jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji i inne. Kontekstowe AI to podejście do AI skoncentrowane na człowieku, które kładzie duży nacisk na kontekst, aby uczynić maszyny bardziej świadomymi ludzkich intencji w odniesieniu do tego, co właśnie zrobiły i co zamierzają zrobić. Chodzi o stworzenie środowiska, w którym maszyny lub komputery mogą zarówno zdobywać, jak i stosować nowe umiejętności i wiedzę.
Czy sztuczna inteligencja potrafi zrozumieć kontekst?
Maszyny mogą być zaprogramowane tak, aby rozumiały ludzki kontekst i są w stanie wchodzić w interakcje z ludźmi w oparciu o zestaw danych wejściowych. Kontekst jest wszystkim, jeśli chodzi o poszerzanie granic AI.
Czym jest inteligencja kontekstowa w AI?
Inteligencja kontekstowa rozszerza praktyczne zastosowanie informacji i wiedzy do rzeczywistych scenariuszy. Kontekst odnosi się do tła, w którym ma miejsce dane wydarzenie. Rozszerza więc naszą wiedzę, aby dostosować się do zupełnie innego środowiska.
Jaka jest różnica między modelem ML a algorytmem ML?
Algorytm uczenia maszynowego to metoda, dzięki której system AI uzyskuje wykonanie zadania lub rozwiązuje problem, natomiast model uczenia maszynowego to dobrze zdefiniowane obliczenie powstałe w wyniku działania algorytmu, który jest implementowany w kodzie.
Czym jest kontekstowe uczenie maszynowe?
Kontekstowe uczenie maszynowe nie odnosi się do konkretnej metody uczenia maszynowego lub algorytmu – zamiast tego ucieleśnia wszystkie subtelne niuanse ludzkiego uczenia się w AI. Jest to kulminacja AI i uczenia maszynowego, które zamierza uczyć się ludzkich zachowań w czasie rzeczywistym. Chodzi o to, aby wprowadzić kontekst do uczenia maszynowego.