計算インテリジェンスとは何ですか？

Computational Intelligence（CI）は、プロジェクトが下から上に進化するコンピューターサイエンスの分野であり、最初の構造の欠如から順序が生じます。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、進化的計算などの概念が含まれます。ここでは、進化プロセスのモデルを使用して問題が解決され、機械学習に適用されると、ロボットが経験から学習できます。人間の意思決定に似たシステムであるファジーロジックは、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くシステムであり、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。

ソリューションが保証され、厳格な条件に応じて問題が制限されてい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ソフトコンピューティングの見出しにあります。計算インテリジェンスはしばしばインスピレーションを必要としますM Nature、たとえば、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た進化的計算の分野で。これは、人工知能または合成インテリジェンスに適用でき、経験から学び、時間の経過とともに発達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、認知ロボット工学の分野で生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークと組み合わせることができ、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。考えるだけでなく、そのようなロボットは、人間がそうであるように、不確実性に直面して学習し、覚え、知覚し、決定を下すかもしれません。これにより、ロボットは人間の要求をよりよく理解し、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Sは通常、計算インテリジェンスの一部と見なされます。人間の脳のように、それらは神経と同様に、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、要素間の接続が神経間の接続のように調整可能であるため、問題を解決するために協力して問題を解決します。

ニューラルネットワークがデータを分析する方法を学んだら、彼らは自分の分野の専門家になる可能性があり、さまざまなシナリオの結果を予測するために使用される可能性があります。このタイプの計算インテリジェンスの欠点は、多くのコンピューティング能力が必要であり、予測不可能な方法で機能する可能性があることです。ニューラルネットワークは、事前に決められた一連のルールを使用して意思決定を行い、データに適合させない専門家システムと混同しないでください。