Erklären Sie mir den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Inteligenz
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Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Objekten, Entscheidungen treffen und aus Erfahrung lernen. Machine Learning (ML) ist eine Untergruppe von KI, die sich auf die Fähigkeit von Computersystemen bezieht, ohne explizit programmiert zu werden, die Erfahrung zu erlernen und zu verbessern. ML-Algorithmen verwenden statistische Modelle und Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und auf diesen Daten basierende Maßnahmen zu ergreifen. Mit anderen Worten, KI ist ein breiteres Konzept, das eine Vielzahl von Ansätzen und Techniken zur Entwicklung intelligenter Computersysteme umfasst, während ML ein spezifischer Ansatz für KI ist, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und verbessern können.
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Ist generative künstliche Intelligenz eine Teilmenge von KI?
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gut
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Es ist eine Form der engen Intelligenz, die die meisten menschlichen Fähigkeiten für ein sehr begrenztes Thema zu schaffen. KI (künstliche Intelligenz) auf der anderen Seite scheint es mehr als generalisierte Intelligenz zu sein, obwohl die meisten gewünschten Begriff für diese ist AGI (künstliche allgemeine Intelligenz). Einige maschinelle Lernmodelle können sich wie ein ASI (künstliche Super Intelligenz), aber nur für eine sehr schmale Bandbreite von Aufgaben. Vielleicht ein AGI, die auch ein ASI an allem kann aus der Kombination von vielen schmalen Super Intelligenzen und koordinieren sie mit einer anderen schmalen Super Intelligenz nur für diesen Zweck. Wenn es autonom fordert sich und Organisation um Aufgaben und Ziele wie die autoGPT oder BabyAGI-Projekte, kann es schneien Ball in eine echte AGI und dann ASI. Es kann sich testen und zu sehen, wo es braucht Verbesserung, suchen Sie Daten für die zugehörigen Themen, und erstellen neue spezialisierte Modelle auf die neu entdeckten Daten zu trainieren. Wenn es frei in der Lage ist, mit seiner Umwelt in Echtzeit zu eliminieren, kann es in Form von systematischen Experimenten Menschen zu erzeugen und erzeugen, um seinen Bedarf Menschen endlos zu arbeiten.
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