أريد أن أقوم بمقارنة حقيقية بين الذكاء الاصطناعي المبني على قواعد وبيانات محددة مسبقًا)نظام الخبرة( والذكاء الاصطناعي المبني على نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق، فبالرغم من أن الأخير أثبت كفاءته في عدة مجالات، مثل روبوتات الدردشة الديناميكية وغيرها من التخصصات، إلا أنني أعتقد أنه بدلًا من الاعتماد على بيانات كبيرة وتطلب موارد كبيرة من الجهاز لمعالجتها (وهو السبب وراء كون هذا النوع غالبًا ما يكون قائمًا على تخزينها على السحابة)، فمن الممكن استخدام قواعد وبيانات محددة مسبقًا بعد معرفة عميقة بمجال العمل المطلوب، مثل فهم القوانين المتعلقة باللغة واللهجات والعبارات الشائعة وأسلوب الفكاهة الشائع، وما إلى ذلك عند إنشاء روبوت دردشة، وخوارزميات لتحديد الأشكال البسيطة في الصورة والارتباطات بينها لتحديد ما في الصورة، هل هو وجه بشري، سيارة أم منزل. سيكون هذا النوع حينها ديناميكيًا مثل النوع المبني على نماذج التعلم، ولكن أكثر دقة. كما أنه سيستهلك موارد جهاز أقل وسيستخدم أحجام بيانات أصغر. بل إنه لن يقوم بتحميل كل البيانات دفعة واحدة في الذاكرة للمعالجة، كما في النوع الآخر. بل سيستخدم فقط البيانات المرتبطة بناءً على قواعد محددة مسبقًا.

 لا أعلم لماذا تستخدم الشركات والمؤسسات ورواد الأعمال الذكاء الاصطناعي القائم على النماذج بدلاً من الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد. أعلم أن المال والوقت وتقليص عدد الموارد البشرية قد يكون سبباً في ذلك، لكن بالنسبة لي هذا سبب غير كافٍ.