Razlika med AI in mehkim računalništvom

Praksa umetne inteligence je bila stoletja sestavni del znanosti in tehnike, toda šele v petdesetih letih, ko je bil raziskan resnični potencial AI. John McCarthy je prvič leta 1956 skoval izraz AI in ga opredelil kot "znanost in inženiring izdelave inteligentnih strojev." Tradicionalni sistemi AI so temeljili na logiki in simbolični obdelavi informacij prvega reda, kar je omogočilo ustvarjanje različnih sistemov za prepoznavanje vzorcev, medtem ko obstajajo drugi sistemi, ki so temeljili na tehnologiji trdega računalništva. Toda AI na nekaterih drugih področjih, kot je strojno prevajanje, ni bilo veliko, kar je zahtevalo nov pristop k razvoju inteligentnih sistemov z visoko stopnjo MIQ.

To je ustvarilo nov računalniški model, imenovan Soft Computing, ki v nasprotju s tradicionalnimi računalniškimi metodologijami predstavlja zbirko metodologij, kot so mehka logika, evolucijsko računalništvo, nevroračunalništvo, verjetnostno računanje in kaotično računanje, ki je omogočilo rešitev kompleksnega realnega sveta težave. Gre za vejo znanosti, katere cilj je zgraditi inteligentne in modrejše stroje, ki bodo delovali na podoben način kot ljudje. Človeški um je glavni element za mehko računalništvo. AI je veliko širši izraz, ki opisuje aplikacije, ko stroji lahko izvajajo zapletene naloge na način, ki bi se jim zdel pameten.

Kaj je umetna inteligenca?

Umetna inteligenca (AI), ki jo pogosto imenujemo strojna inteligenca, je simulacija funkcionalnosti človeških možganov s stroji. AI je ena najbolj izpopolnjenih tehnologij do danes in tudi začetek nove digitalne dobe, ki jo vodijo pametni stroji. AI ni samo tehnologija; to je ideja o ustvarjanju inteligentnih strojev - tistih, ki so pametnejši ali pametnejši od ljudi. No, koncept ni nov, vendar je s porastom digitalnih računalnikov postal osrednji. Veliko AI je bilo nekoč oddaljene sanje, danes pa velja za vsakodnevno računalniško tehnologijo. Končni cilj AI je spodbuditi inteligenco na ravni ljudi v strojih.

Kaj je mehko računalništvo?

Soft Computing (SC) predstavlja zbirko metodologij, ki bi omogočale rešitve zapletenih problemov v resničnem svetu. Gre za kombinacijo inteligentnih paradigem, kot so Fuzzy Logic (FL), Evolucijsko računalništvo (EC), Neurocomputing, Probabilistic Computing in Chaotic Computing, katerih cilj je izkoristiti strpnost do negotovosti, natančnosti in delne resnice brez izgube učinkovitosti in učinkovitosti za končno uporabo. Model za SC je človeški um. V nasprotju s konvencionalnimi analitičnimi metodologijami mehke metode računanja posnemajo zavest in spoznanje v več različnih pogledih. Njegov cilj je nastanitev s prodorno natančnostjo resničnega sveta. Tehnike SC načrtujejo temeljno vlogo v različnih znanstvenih in inženirskih disciplinah.

Razlika med AI in Soft Computing

Opredelitev

- Umetna inteligenca je umetnost in znanost razvijanja inteligentnih strojev s sposobnostjo razmišljanja, učenja in odzivanja, podobno kot človeška bitja. AI je simulacija človekovih možganskih funkcij s stroji, zlasti računalniškimi sistemi. Soft Computing (SC) je na drugi strani zbirka metodologij, katerih cilj je izkoristiti strpnost do negotovosti, natančnosti in delne resnice brez izgube učinkovitosti in učinkovitosti za končno uporabo..

Cilj

- Končni cilj AI je ustvariti stroje, zlasti računalniške sisteme, ki imajo inteligenco na ravni ljudi - to je sposobnost učenja, razumevanja, obnašanja in odzivanja kot človeška bitja. Ideja je narediti stroje pametne pri številnih nalogah, ki vključujejo sklepanje in razmišljanje. Po drugi strani je človeški um glavni element mehkega računalništva. Ideja je precej podobna - ustvariti inteligentne stroje, ki bi nudili rešitve zapletenih problemov v resničnem svetu, ki niso matematično oblikovani.

Vloga

- AI igra temeljno vlogo pri iskanju manjkajočih delčkov med zanimivimi stvarnimi problemi. AI zavira kognitivne sposobnosti, kot je sposobnost opazovanja in učenja izkušenj ter opravljanje človeku podobnih opravil v strojih. AI posnema človeške možgane v robotu, kar mu omogoča izvajanje funkcij, kot so odločanje in reševanje problemov. Mehko računalništvo vključuje tehnike, ki jih navdihuje človeško sklepanje in imajo potencial pri ravnanju z natančnostjo, negotovostjo in delno resnico.

Prijave

- Metodologije mehkega računalništva se pogosto uporabljajo v različnih znanstvenih in inženirskih disciplinah, kot so rudarjenje podatkov, elektronika, avtomobilska industrija, vesoljska, pomorska, robotika, obrambna, industrijska, medicinska in poslovna uporaba. Mehko računalništvo ima tri glavne veje: mehke sisteme, evolucijsko računanje in umetno nevronsko računanje. AI je žargonsko bogato območje in biološko navdihnjeno in biologija že leta jemlje navdih in se uči iz raziskav AI. AI ima v zdravstvu nešteto aplikacij, zlasti analizira zapletene medicinske podatke in povezavo med preventivnimi tehnikami in rezultati pacientov.

AI vs. Soft Computing: primerjalna tabela

Povzetek umetne inteligence I vs. Soft Computing

AI in Soft Computing sta nesistematična, s pomočjo podatkov usmerjena orodja za reševanje zapletenih problemov v resničnem svetu. Največja prednost AI je njegova sposobnost filtriranja ogromnih količin podatkov v najkrajšem možnem času. AI teži k reševanju težav na ravni človeka, kot so prepoznavanje vzorcev, reševanje problemov, izvedba načrtov, avtomatizacija analitičnih nalog, upravljanje premoženja, določanje učinkovitosti, izboljšanje uspešnosti itd. Po drugi strani je namen računalniškega računalništva zagotoviti rešitve zapletenih problemov v resničnem svetu, ki niso matematično oblikovani.