虽然人工智能是在机器中展示的人类智能,但上下文人工智能是将人工智能提升到一个全新的水平,基于以人为中心的方法扩展其应用程序。让我们简要地看一下这两个术语,并尝试了解它们的区别。

上下文相关学习

与名称所暗示的相反,上下文相关学习或上下文学习并不是专门指算法或机器学习方法,而是一种以人为中心的人工智能 (AI) 方法。今天,大多数企业或组织的决策主要基于未开发的客户数据,这些数据包含有价值的信息和见解。但是,在组织内部,人工智能的适应成为一项挑战,至少从用户的角度来看是这样。这就是上下文人工智能的用武之地。这个想法是允许算法以与人类相同的方式处理信息。它使人工智能系统(如虚拟助手和聊天机器人)的行为更像人类而不是机器。

人工智能

人工智能(或 AI)是一个范围广泛的概念,与在机器中模拟人类智能有关。与人类智能相反,人工智能是由系统或机器展示的智能。这是构建能够像人类一样解决问题和做出决策的智能机器的想法。谷歌的搜索功能、苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa、Netflix 的电影推荐都是基于人工智能的。这就像对计算机进行编程,使其像人类一样思考和行动,就像具有人造人脑的计算机一样。人工智能正在制造一个计算机控制的系统,可以像人类思维一样智能地思考。在当今数据驱动的世界中,人工智能无处不在,甚至在您的智能手机中作为您自己的虚拟助手。

上下文相关学习和人工智能的区别

定义: 人工智能是计算机控制系统执行任务和做出决策的能力,就像人类的思维方式一样。人工智能是在机器中展示的智能,这些机器被编程为像人类一样思考并模仿他们的行为。上下文人工智能是一种以人为中心的人工智能方法,指的是适应和应用在现实生活中已经学到的技能和知识的能力。

概念: 上下文人工智能不是指特定的算法或机器学习技术——相反,它允许算法以与人类相同的方式处理信息vsDiFfeR。它使人工智能系统(如虚拟助手和聊天机器人)的行为更像人类而不是机器。人工智能正在制造一个计算机控制的系统,可以像人类一样智能地思考。这个想法是让计算机或机器能够执行最初为人类设计的任务,因为它们需要人类智能vsdiFFer

客观:上下文人工智能将自适应机器学习的应用扩展到现实世界的场景。它将人工智能提升到一个全新的水平,在人类和人工智能之间架起了一座桥梁。自动驾驶汽车是上下文 AI 的一个很好的例子,它试图学习越来越多的人类文本。人工智能研究的目标是创造技术,使计算机能够执行智力任务,例如解决问题、做出决策、理解人类行为并从中学习。目标是使计算机能够处理类似于人类逻辑和推理的复杂问题。

总结概括

在最基本的层面上,人工智能是一种使计算机或机器能够根据以前收集的数据从活动中学习的技术。在需要人类智能来解决复杂的智力任务(例如解决问题、决策等)的地方,人工智能几乎以各种方式被使用。上下文人工智能是一种以人为中心的人工智能方法,它高度重视上下文,以使机器更加了解人类的意图,即刚刚做了什么以及将要做什么。这个想法是创造一个环境,让机器或计算机可以同时获得和应用新的技能和知识。

人工智能可以理解上下文吗?
可以对机器进行编程以了解人类背景,并能够根据一组输入数据与人类进行交互。在扩展 AI 的极限时,上下文就是一切。

什么是 AI 中的上下文智能?
情境智能将信息和知识的实际应用扩展到现实生活场景。上下文是指事件发生的背景。因此,它扩展了我们的知识以适应完全不同的环境。

ML模型和ML算法有什么区别?
机器学习算法是人工智能系统完成任务或解决问题的方法,而机器学习模型是由在代码中实现的算法的结果形成的定义明确的计算。

什么是机器学习建模?
机器学习建模是训练机器学习算法,以根据以前的经验或以前收集的数据来识别模式或行为。 ML 模型基本上是一个程序,它梳理大量数据以识别模式或做出决策。

什么是上下文推理?
上下文推理是任何类型的面向上下文的决策的基础推理,例如,基于用户提供或学习的决策规则的系统适应。

什么是上下文机器学习?
上下文机器学习不是指特定的机器学习方法或算法,而是将人类学习的所有细微差别体现到人工智能中。这是人工智能和机器学习的巅峰之作,旨在实时学习人类行为。这个想法是为机器学习带来背景。

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