У навчанні з учителем дані попередньо розмічені правильними відповідями, а без учителя – ні

Навчання з учителем передбачає звичайний шкільний процес

У першому випадку система не має даних, а в другому – має

Навчання без учителя може бути використане тільки для розпізнавання мов

Залучення виключно обчислень на GPU

Великий обсяг добре підготованих даних

Постійний ручний вибір будь-яких трьох ознак

Автоматичне копіювання всіх даних у хмару

Дефіцит сучасних процесорів

Неможливість реалізувати пошук у великій базі знань

Неможливість моделювати справжнє мислення і свідомість людини

Відсутність машин, здатних виконувати команди в реальному часі

Їм бракує обчислювальної потужності для будь-яких базових дій

Вони надто автономні та виходять з-під контролю людини

Технологічно складно навчитись відрізняти «своїх» від «чужих» та приймати рішення за незнайомих умов

Через брак бажання керівництва впроваджувати нові технології

Можливість системи приймати розумні рішення та накопичувати досвід

Проста здатність ПК до обчислень і друку результатів

Логічне виведення на основі чітко прописаних правил

Будь-який алгоритм, що працює на великих даних

Використання суто біонічних алгоритмів

Відсутність будь-яких пошукових процедур

Активне застосування пошуку варіантів та перебору

Обов’язкове збереження всіх вихідних даних у хмарному середовищі

Вони не вимагають великих обчислювальних потужностей

Вони не використовують математики, працюючи суто на логічних правилах

Легко реалізуються на будь-якому мікроконтролері без підготовки даних

Вони здатні навчатися, узагальнювати досвід та обробляти неповну інформацію

Нейронні мережі

Пошукові алгоритми (повний перебір варіантів)

Експертні системи

Машинний переклад

Розв’язання рівнянь не вимагає інтелектуальних, непослідовних міркувань

Будь-яке обчислення завжди інтелектуальне

В алгебрі використовується надто багато логічних умов

Алгебра – це лише складніша версія обчислювального інтелекту