Cos'è l'intelligenza computazionale?

L'intelligenza computazionale (CI) è una filiale dell'informatica in cui i progetti si evolvono dal basso verso l'alto, con l'ordine che emerge da una iniziale mancanza di struttura. Questo è simile a molti processi visti nel mondo naturale. L'intelligenza computazionale include concetti come il calcolo evolutivo, in cui i problemi vengono risolti utilizzando i modelli del processo evolutivo e quando viene applicata all'apprendimento automatico, consente ai robot di imparare dall'esperienza. La logica fuzzy, un sistema che ricorda il processo decisionale umano, può essere utilizzato per risolvere i problemi in cui vi è vaghezza o incertezza. Le reti neurali sono sistemi basati sulla funzione del cervello umano e possono essere utilizzati per rilevare modelli e tendenze in dati complessi.

A differenza del duro computing, in cui le soluzioni sono garantite e i problemi sono limitati in base a condizioni rigorose, l'intelligenza computazionale rientra nell'intestazione del soft computing, dove i risultati riusciti non si verificano sempre. L'intelligenza computazionale spesso si ispira aM Natura, ad esempio nel campo del calcolo evolutivo, in cui vengono creati sistemi che si evolvono per risolvere problemi complessi. Questo può essere applicato all'intelligenza artificiale o sintetica, dando origine a robot che imparano dall'esperienza e si sviluppano nel tempo.

I sistemi

​​basati sulla logica fuzzy possono essere utilizzati nell'intelligenza computazionale per simulare i modi di pensare umani. Potrebbero essere combinati con reti neurali ispirate biologicamente nel campo della robotica cognitiva, creando robot con la capacità di pensare in un modo che assomiglia ai processi di pensiero umano. Oltre a pensare, tali robot potrebbero anche imparare, ricordare, percepire e prendere decisioni di fronte all'incertezza, come fanno gli umani. Ciò potrebbe consentire ai robot di comprendere meglio le richieste umane, consentendo loro di rilevare il significato dietro le parole utilizzate. Potrebbe essere essenziale per una macchina che svolge attività domestiche.

rete neuraleS di solito sono considerati parte dell'intelligenza computazionale. Come il cervello umano, sono costituiti da numerose singole parti interconnesse, simili ai nervi. Questi lavorano insieme per risolvere i problemi, apprendendo mentre vanno, perché le connessioni tra elementi sono regolabili, come le connessioni tra i nervi.

Una volta che le reti neurali hanno imparato ad analizzare i dati, possono effettivamente diventare esperti nei loro campi e possono essere utilizzati per prevedere i risultati in diversi scenari. Uno svantaggio di questo tipo di intelligenza computazionale è che richiede molta potenza di calcolo e può funzionare in modo imprevedibile. Le reti neurali non dovrebbero essere confuse con i sistemi esperti, che utilizzano serie predeterminate di regole per prendere decisioni e non le adattano per adattarsi ai dati.