Sementara AI adalah kecerdasan manusia yang ditunjukkan dalam mesin, AI kontekstual adalah sesuatu yang membawa AI ke tingkat yang sama sekali baru, memperluas aplikasinya berdasarkan pendekatan yang berpusat pada manusia. Mari kita lihat kedua istilah tersebut secara singkat dan coba pahami perbedaan di antara keduanya.
Pembelajaran Bergantung Konteks
Pembelajaran Bergantung Konteks atau pembelajaran kontekstual, berbeda dengan namanya, tidak merujuk secara khusus pada algoritme atau metode pembelajaran mesin – melainkan pendekatan yang berpusat pada manusia untuk kecerdasan buatan (AI). Saat ini, sebagian besar bisnis atau organisasi mendasarkan keputusan mereka sebagian besar pada data pelanggan yang belum dimanfaatkan yang dikemas dengan informasi dan wawasan berharga. Namun, dalam sebuah organisasi, adaptasi AI menjadi tantangan, setidaknya dari sudut pandang pengguna. Di sinilah AI kontekstual masuk. Idenya adalah untuk memungkinkan algoritme memproses informasi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Ini memungkinkan sistem AI, seperti asisten virtual dan chatbot, untuk berperilaku lebih seperti manusia dan tidak seperti mesin.
Kecerdasan buatan
Artificial Intelligence (atau AI) adalah konsep luas yang berhubungan dengan simulasi kecerdasan manusia dalam mesin. AI adalah kecerdasan yang ditunjukkan oleh sistem atau mesin, sebagai lawan dari kecerdasan manusia. Ini adalah ide untuk membangun mesin pintar yang mampu memecahkan masalah dan membuat keputusan seperti yang dilakukan manusia. Fungsi pencarian Google, Siri Apple, Alexa Amazon, dan rekomendasi film Netflix semuanya didasarkan pada kecerdasan buatan. Ini seperti memprogram komputer untuk berpikir dan berperilaku seperti manusia, seperti komputer dengan otak manusia buatan. AI membuat sistem yang dikendalikan komputer untuk berpikir cerdas seperti pikiran manusia. Di dunia berbasis data saat ini, AI ada di mana-mana, bahkan di ponsel cerdas Anda sebagai asisten virtual Anda sendiri.
Perbedaan antara Pembelajaran Bergantung Konteks dan Kecerdasan Buatan
Definisi
AI adalah kemampuan sistem yang dikendalikan komputer untuk melakukan tugas dan membuat keputusan seperti yang dilakukan pikiran manusia. AI adalah kecerdasan yang ditunjukkan dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakan mereka. AI kontekstual adalah pendekatan sentris manusia untuk kecerdasan buatan yang mengacu pada kemampuan untuk beradaptasi dan menerapkan keterampilan dan pengetahuan yang telah dipelajari dalam situasi kehidupan nyata.
Konsep
AI kontekstual tidak mengacu pada algoritme atau teknik pembelajaran mesin tertentu – melainkan memungkinkan algoritme memproses informasi dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Ini memungkinkan sistem AI, seperti asisten virtual dan chatbot, untuk berperilaku lebih seperti manusia dan tidak seperti mesin. AI membuat sistem yang dikendalikan komputer untuk berpikir cerdas seperti manusia. Idenya adalah untuk memberikan komputer atau mesin kemampuan untuk melakukan tugas-tugas yang awalnya ditujukan untuk manusia karena mereka membutuhkan kecerdasan manusia.
Objektif
AI kontekstual memperluas penerapan pembelajaran mesin adaptif ke skenario dunia nyata. Dibutuhkan AI ke tingkat yang sama sekali baru, membangun jembatan antara manusia dan AI. Mobil self-driving adalah contoh yang baik dari AI kontekstual di mana ia mencoba untuk mempelajari lebih banyak teks manusia. Tujuan penelitian AI adalah untuk menciptakan teknologi yang memungkinkan komputer melakukan tugas intelektual seperti memecahkan masalah, membuat keputusan, memahami tindakan manusia, dan belajar darinya. Tujuannya adalah untuk memungkinkan komputer menangani masalah kompleks yang mirip dengan logika dan penalaran manusia.
Pembelajaran Berbasis Konteks vs. Kecerdasan Buatan: Bagan Perbandingan
Ringkasan
Pada tingkat paling dasar, AI adalah teknologi yang memungkinkan komputer atau mesin belajar dari aktivitas berdasarkan data yang dikumpulkan sebelumnya. AI digunakan dalam berbagai cara hampir di mana-mana di mana kecerdasan manusia diperlukan untuk menangani tugas-tugas intelektual yang kompleks, seperti pemecahan masalah, pengambilan keputusan, dan banyak lagi. AI kontekstual adalah pendekatan berpusat pada manusia terhadap AI yang memberikan penekanan tinggi pada konteks untuk membuat mesin lebih sadar akan niat manusia sehubungan dengan apa yang baru saja mereka lakukan dan apa yang akan mereka lakukan. Idenya adalah untuk menciptakan lingkungan di mana mesin atau komputer dapat memperoleh dan menerapkan keterampilan dan pengetahuan baru.
Bisakah kecerdasan buatan memahami konteks?
Mesin dapat diprogram untuk memahami konteks manusia dan mampu berinteraksi dengan manusia berdasarkan sekumpulan data masukan. Konteksnya adalah segalanya dalam hal memperluas batas AI.
Apa itu kecerdasan kontekstual dalam AI?
Kecerdasan kontekstual memperluas aplikasi praktis informasi dan pengetahuan ke skenario kehidupan nyata. Konteks mengacu pada latar belakang di mana peristiwa itu terjadi. Jadi, ini memperluas pengetahuan kita untuk beradaptasi dengan lingkungan yang sama sekali berbeda.
Apa perbedaan antara model ML dan algoritma ML?
Algoritma pembelajaran mesin adalah metode di mana sistem AI menyelesaikan tugas atau memecahkan masalah, sedangkan model pembelajaran mesin adalah komputasi yang terdefinisi dengan baik yang terbentuk sebagai hasil dari algoritma yang diimplementasikan dalam kode.
Apa itu pemodelan ML?
Pemodelan pembelajaran mesin adalah melatih algoritma pembelajaran mesin untuk mengenali pola atau perilaku berdasarkan pengalaman sebelumnya atau data yang dikumpulkan sebelumnya. Model ML pada dasarnya adalah program yang menyisir pegunungan data untuk mengidentifikasi pola atau membuat keputusan.
Apa itu penalaran kontekstual?
Penalaran kontekstual adalah penalaran yang mendasar untuk segala jenis pengambilan keputusan berorientasi konteks, misalnya, adaptasi sistem berdasarkan aturan keputusan yang disediakan pengguna atau dipelajari.
Apa itu pembelajaran mesin kontekstual?
Pembelajaran mesin kontekstual tidak mengacu pada metode atau algoritma pembelajaran mesin tertentu – melainkan mewujudkan semua nuansa halus pembelajaran manusia ke dalam AI. Ini adalah puncak dari AI dan pembelajaran mesin yang bermaksud mempelajari perilaku manusia secara real time. Idenya adalah untuk membawa konteks ke pembelajaran mesin.
Sagar Khillar adalah penulis konten/artikel/blog produktif yang bekerja sebagai Pengembang/Penulis Konten Senior di perusahaan layanan klien terkenal yang berbasis di India. Dia memiliki dorongan untuk meneliti berbagai topik dan mengembangkan konten berkualitas tinggi untuk menjadikannya bacaan terbaik. Berkat hasratnya untuk menulis, ia memiliki lebih dari 7 tahun pengalaman profesional dalam layanan penulisan dan pengeditan di berbagai platform cetak dan elektronik.
Di luar kehidupan profesionalnya, Sagar suka berhubungan dengan orang-orang dari budaya dan asal yang berbeda. Bisa dibilang dia penasaran secara alami. Dia percaya setiap orang adalah pengalaman belajar dan itu membawa kegembiraan tertentu, semacam rasa ingin tahu untuk terus berjalan. Ini mungkin terasa konyol pada awalnya, tetapi itu membuat Anda rileks setelah beberapa saat dan membuat Anda lebih mudah untuk memulai percakapan dengan orang asing – itulah yang dia katakan.”
Postingan terbaru oleh Sagar Khillar (lihat semua)
: Jika Anda menyukai artikel ini atau situs kami. Tolong sebarkan beritanya. Bagikan dengan teman/keluarga Anda.
Mengutip
APA 7
Khillar, S. (2022, 25 Juli). Perbedaan Antara Pembelajaran Bergantung Konteks dan Kecerdasan Buatan. Perbedaan Antara Istilah dan Objek Serupa. http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-context-dependent-learning-and-artificial-intelligence/.
MLA 8
Khilar, Sagar. “Perbedaan Antara Pembelajaran Bergantung Konteks dan Kecerdasan Buatan.” Perbedaan Antara Istilah dan Objek Serupa, 25 Juli 2022, http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-context-dependent-learning-and-artificial-intelligence/.
