Arhitectura exuberantă și contextualismul sunt două abordări diferite în domeniul inteligenței artificiale (AI).
Arhitectura exuberantă se referă la o abordare în IA în care sistemul este conceput pentru a obține performanță și precizie ridicate, fără a ține cont de contextul sau mediul în care este utilizat. Această abordare se concentrează în principal pe crearea de algoritmi și modele care pot funcționa eficient într-o varietate de situații, fără a se baza pe indicii sau parametrii contextuali specifici.
Pe de altă parte, contextualismul în IA se referă la o abordare în care sistemul este conceput pentru a ține cont de contextul sau mediul specific în care este utilizat. Această abordare se concentrează în principal pe încorporarea de indicii și parametrii contextuali în sistem pentru a-și îmbunătăți performanța și acuratețea în situații specifice. Această abordare implică adesea tehnici de învățare profundă, în care sistemul este antrenat pe o cantitate mare de date care sunt specifice contextului în care va fi utilizat.
În rezumat, arhitectura exuberantă este o abordare mai generală a AI, în timp ce contextualismul se concentrează mai mult pe crearea AI care este adaptată contextelor și mediilor specifice.
Data publicării: