計算知能とは

計算インテリジェンス（CI）はコンピューターサイエンスの分野であり、プロジェクトは下から上へと進化し、最初の構造の欠如から秩序が生まれます。 これは、自然界で見られる多くのプロセスに似ています。 計算インテリジェンスには、進化プロセスのモデルを使用して問題を解決する進化計算などの概念が含まれ、機械学習に適用すると、ロボットが経験から学習できるようになります。 ファジーロジックは、人間の意思決定に似たシステムであり、あいまいさや不確実性がある問題を解決するために使用できます。 ニューラルネットワークは、人間の脳機能に基づいたシステムであり、複雑なデータのパターンと傾向を検出するために使用できます。

厳密な条件に従ってソリューションが保証され、問題が制限されるハードコンピューティングとは異なり、計算インテリジェンスは、成功した結果が常に発生するとは限らないソフトコンピューティングの見出しに該当します。 複雑な問題を解決するために進化するシステムが作成される進化的計算の分野などで、計算知能はしばしば自然からインスピレーションを受けます。 これは、人工知能または合成知能に適用でき、経験から学び、時間の経過とともに発展するロボットを生み出します。

ファジーロジックに基づくシステムを計算インテリジェンスで使用して、人間の考え方をシミュレートできます。 それらは、認知ロボティクスの分野で生物学的にヒントを得たニューラルネットワークと組み合わせて、人間の思考プロセスに似た方法で考える能力を備えたロボットを作成できます。 思考だけでなく、このようなロボットは、人間が行うように、不確実性に直面して学習し、記憶し、認識し、決定を下すこともあります。 これにより、ロボットは人間の要求をよりよく理解できるようになり、使用されている単語の背後にある意味を検出できるようになります。 これは、国内のタスクを実行するマシンにとって不可欠かもしれません。

ニューラルネットワークは通常、計算知能の一部と見なされます。 人間の脳のように、それらは神経に似た多数の相互接続された個々の部分で構成されています。 これらは連携して問題を解決し、問題が進行するにつれて学習します。要素間の接続は、神経間の接続のように調整可能であるためです。

ニューラルネットワークは、データの分析方法を学習すると、その分野の専門家になることができ、さまざまなシナリオで結果を予測するために使用できます。 このタイプの計算インテリジェンスの欠点は、多くの計算能力を必要とし、予測できない方法で動作する可能性があることです。 ニューラルネットワークをエキスパートシステムと混同しないでください。エキスパートシステムは、事前に決められたルールセットを使用して意思決定を行い、データに適合するように適応させません。