Te explicamos la Diferencia entre aprendizaje dependiente del contexto e inteligencia artificial con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre aprendizaje dependiente del contexto e inteligencia artificial?
Mientras que la IA es la inteligencia humana demostrada en máquinas, la IA contextual es algo que lleva la IA a un nivel completamente nuevo, ampliando sus aplicaciones sobre la base de un enfoque centrado en el ser humano. Veamos brevemente ambos términos y tratemos de entender sus diferencias.
Aprendizaje dependiente del contexto
El aprendizaje dependiente del contexto o aprendizaje contextual, al contrario de lo que sugiere su nombre, no se refiere específicamente a un algoritmo o método de aprendizaje automático, sino que es un enfoque de la inteligencia artificial (IA) centrado en el ser humano. Hoy en día, la mayoría de las empresas u organizaciones basan sus decisiones en gran medida en datos de clientes sin explotar que están repletos de información y conocimientos valiosos. Pero, dentro de una organización, la adaptación de la IA se convierte en un reto, al menos desde la perspectiva de los usuarios. Aquí es donde entra en juego la IA contextual. La idea es permitir que los algoritmos procesen la información del mismo modo que lo hacen los humanos. Permite que los sistemas de IA, como los asistentes virtuales y los chatbots, se comporten más como humanos y menos como máquinas.
Inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial (o IA) es un concepto amplio relacionado con la simulación de la inteligencia humana en máquinas. La IA es la inteligencia demostrada por sistemas o máquinas, en contraposición a la inteligencia humana. Es la idea de construir máquinas inteligentes capaces de resolver problemas y tomar decisiones como lo hacen los humanos. La función de búsqueda de Google, Siri de Apple, Alexa de Amazon y las recomendaciones de películas de Netflix se basan en la inteligencia artificial. Es como programar los ordenadores para que piensen y se comporten como humanos, como un ordenador con un cerebro humano artificial. La IA es hacer que un sistema controlado por ordenador piense de forma inteligente como la mente humana. En el mundo actual, impulsado por los datos, la IA está en todas partes, incluso en tu smartphone como tu propio asistente virtual.
Diferencia entre aprendizaje dependiente del contexto e inteligencia artificial
Definición
La IA es la capacidad de un sistema controlado por ordenador para realizar tareas y tomar decisiones de forma muy parecida a como lo hace la mente humana. La IA es la inteligencia demostrada en máquinas programadas para pensar como humanos e imitar sus acciones. La IA contextual es un enfoque de la inteligencia artificial centrado en el ser humano que se refiere a la capacidad de adaptar y aplicar las habilidades y conocimientos ya aprendidos en situaciones de la vida real.
Concepto
La IA contextual no se refiere a un algoritmo específico o a una técnica de aprendizaje automático, sino que permite a los algoritmos procesar la información del mismo modo que lo hacen los humanos. Permite que los sistemas de IA, como los asistentes virtuales y los chatbots, se comporten más como humanos y menos como máquinas. La IA consiste en hacer que un sistema controlado por ordenador piense inteligentemente como los humanos. La idea es dar a los ordenadores o máquinas la capacidad de realizar tareas que originalmente estaban destinadas a los humanos porque requieren inteligencia humana.
Objetivo
La IA contextual amplía la aplicación del aprendizaje automático adaptativo a escenarios del mundo real. Lleva la IA a un nivel completamente nuevo, tendiendo un puente entre los seres humanos y la IA. Un coche autoconducido es un buen ejemplo de IA contextual, ya que intenta aprender cada vez más del texto humano. El objetivo de la investigación en IA es crear una tecnología que permita a los ordenadores realizar tareas intelectuales como resolver problemas, tomar decisiones, comprender las acciones humanas y aprender de ellas. El objetivo es capacitar a los ordenadores para manejar problemas complejos de forma similar a la lógica y el razonamiento humanos.
Aprendizaje basado en el contexto frente a inteligencia artificial: Cuadro comparativo
Resumen
En su nivel más básico, la IA es una tecnología que permite a los ordenadores o máquinas aprender de actividades basadas en datos recopilados anteriormente. La IA se utiliza de diversas formas en casi todas partes donde se requiere inteligencia humana para abordar tareas intelectuales complejas, como la resolución de problemas, la toma de decisiones, etc. La IA contextual es un enfoque de la IA centrado en el ser humano que hace hincapié en el contexto para que las máquinas sean más conscientes de las intenciones humanas en relación con lo que acaban de hacer y lo que están a punto de hacer. La idea es crear un entorno en el que las máquinas u ordenadores puedan adquirir y aplicar nuevas habilidades y conocimientos.
¿Puede la inteligencia artificial entender el contexto?
Las máquinas pueden programarse para entender el contexto humano y son capaces de interactuar con los seres humanos basándose en un conjunto de datos de entrada. El contexto lo es todo cuando se trata de ampliar los límites de la IA.
¿Qué es la inteligencia contextual en la IA?
La inteligencia contextual amplía la aplicación práctica de la información y los conocimientos a escenarios de la vida real. El contexto se refiere al entorno en el que se produce el hecho. Por tanto, amplía nuestros conocimientos para adaptarlos a un entorno totalmente distinto.
¿Cuál es la diferencia entre modelo ML y algoritmo ML?
Un algoritmo de aprendizaje automático es el método mediante el cual el sistema de IA realiza una tarea o resuelve un problema, mientras que un modelo de aprendizaje automático es un cálculo bien definido formado como resultado de un algoritmo que se está implementando en código.
¿Qué es la modelización ML?
El modelado de aprendizaje automático consiste en entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para que reconozca patrones o comportamientos basándose en la experiencia previa o en datos recopilados anteriormente. Un modelo de ML es básicamente un programa que peina montañas de datos para identificar patrones o tomar decisiones.
¿Qué es el razonamiento contextual?
El razonamiento contextual es fundamental para cualquier tipo de toma de decisiones orientada al contexto, por ejemplo, las adaptaciones del sistema basadas en reglas de decisión proporcionadas por el usuario o aprendidas.
¿Qué es el aprendizaje automático contextual?
El aprendizaje automático contextual no se refiere a un método o algoritmo específico de aprendizaje automático, sino que incorpora a la IA todos los sutiles matices del aprendizaje humano. Es la culminación de la IA y el aprendizaje automático que pretende aprender el comportamiento humano en tiempo real. La idea es aportar contexto al aprendizaje automático.
