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

Навчання без учителя може бути використане тільки для розпізнавання мов

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

Навчання з учителем передбачає звичайний шкільний процес

Автоматичне копіювання всіх даних у хмару

Великий обсяг добре підготованих даних

Залучення виключно обчислень на GPU

Постійний ручний вибір будь-яких трьох ознак

Дефіцит сучасних процесорів

Відсутність машин, здатних виконувати команди в реальному часі

Неможливість моделювати справжнє мислення і свідомість людини

Неможливість реалізувати пошук у великій базі знань

Через брак бажання керівництва впроваджувати нові технології

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

Логічне виведення на основі чітко прописаних правил

Будь-який алгоритм, що працює на великих даних

Проста здатність ПК до обчислень і друку результатів

Можливість системи приймати розумні рішення та накопичувати досвід

Використання суто біонічних алгоритмів

Активне застосування пошуку варіантів та перебору

Відсутність будь-яких пошукових процедур

Обов’язкове збереження всіх вихідних даних у хмарному середовищі

Легко реалізуються на будь-якому мікроконтролері без підготовки даних

Вони не вимагають великих обчислювальних потужностей

Вони здатні навчатися, узагальнювати досвід та обробляти неповну інформацію

Вони не використовують математики, працюючи суто на логічних правилах

Машинний переклад

Пошукові алгоритми (повний перебір варіантів)

Нейронні мережі

Експертні системи

Розв’язання рівнянь не вимагає інтелектуальних, непослідовних міркувань

В алгебрі використовується надто багато логічних умов

Алгебра – це лише складніша версія обчислювального інтелекту

Будь-яке обчислення завжди інтелектуальне