Hvad er soft computing?

Traditionelle elektroniske beregninger har en tendens til at være sort / hvid. Når du arbejder i binær kode med sekvenser af nul og en, er der ingen chance for andet end enkle "ja eller nej" svar. Selvom det kan være en passende måde at beregne til mange opgaver på, tager soft computing en anden tilgang. Kort sagt, blød computing giver computeren mulighed for at påtage sig et vist niveau af upræcision i sit arbejde. Nogle kan sidestille dette med kunstig intelligens, idet det ligner den måde, den menneskelige hjerne fungerer på.

Fra et menneskeligt perspektiv introducerer blød computing kompromiser i en computers behandling, der ikke er til stede i hård computing. Der er tidspunkter, hvor svaret på et spørgsmål kan være ja eller nej, men der er endnu ikke nok oplysninger til at beregne endeligt, hvad svaret er. Traditionelle computere, der står over for denne situation, vil blot stoppe og vente, indtil der er tilstrækkelig information til at drage en præcis konklusion. Blød computing er i det væsentlige en computers evne til at give et svar på måske eller endda at give et veluddannet gæt om, hvad svaret kan være, indtil flere oplysninger bliver tilgængelige.

For at bruge et matematisk eksempel er det simpelt at sige summen af ​​to plus to er fire. Det er også korrekt at sige, at summen af ​​to plus to er et sted mellem tre og fem. Naturligvis er formålet at komme med det mest præcise svar, der er muligt. Mens en computer kan blive fristet til at se bort fra den anden mulighed, vil soft computing, hvis det udføres korrekt, se dette svar som en potentiel mulighed. Mens computeren stadig altid vælger det mest præcise svar, der er tilgængeligt, vil det overveje at foretage et skøn, hvis ikke alle numrene er kendte med sikkerhed.

For at komme med sine svar eller vurderingen af ​​svarene bruger computeren mange forskellige discipliner. Blandt de fem mest kendte er "fuzzy" systemer, evolutionær beregning, sandsynlige resonnementer, maskinlæring og neurale netværk. Ved at bruge mange forskellige beregningsmetoder til analyse af et problem, kan computeren efterhånden komme med et præcist svar på et spørgsmål, der oprindeligt havde et upræcist svar.

Faktisk er computeren kommet med et svar, der ikke var forprogrammeret til det. Fra et datalogisk perspektiv og muligvis fra et biologisk perspektiv kan dette betragtes som læring eller kunstig intelligens. Nogle argumenterer måske for, at stien til svaret blev forprogrammeret, uanset om svaret var eller ej, og udgør således ikke reel intelligens. Spørgsmålet om, hvorvidt dette udgør faktisk intelligens, er en filosofisk sag, som sandsynligvis i høj grad afhænger af ens eget perspektiv.

Computervidenskabsområdet er generelt begejstret for muligheden for blød computing og dens potentielle fordele. Det kunne revolutionere robotik, måske gøre mere livslignende protetik, der er lettere at bruge, og som bevæger sig mere naturligt. Blød computing kan også bruges på mange andre områder, såsom medicin, ingeniørvidenskab og fysik.