Wat is computationele intelligentie?
Computational intelligence (CI) is een tak van de informatica waarin projecten van onder naar boven evolueren, waarbij orde voortkomt uit een aanvankelijk gebrek aan structuur. Dit is vergelijkbaar met veel processen die in de natuurlijke wereld worden gezien. Computationele intelligentie omvat concepten zoals evolutionaire berekening, waarbij problemen worden opgelost met behulp van modellen van het evolutieproces, en wanneer het wordt toegepast op machine learning, kunnen robots van ervaring leren. Fuzzy logic, een systeem dat lijkt op menselijke besluitvorming, kan worden gebruikt om problemen op te lossen waar er onduidelijkheid of onzekerheid is. Neurale netwerken zijn systemen op basis van de menselijke hersenfunctie en kunnen worden gebruikt om patronen en trends in complexe gegevens te detecteren.
In tegenstelling tot hard computing, waar oplossingen worden gegarandeerd en problemen beperkt zijn onder strikte voorwaarden, valt computationele intelligentie onder de noemer soft computing, waar succesvolle resultaten niet altijd voorkomen. Computationele intelligentie haalt vaak inspiratie uit de natuur, bijvoorbeeld op het gebied van evolutionaire berekening, waar systemen worden gecreëerd die evolueren om complexe problemen op te lossen. Dit kan worden toegepast op kunstmatige of synthetische intelligentie, waardoor robots ontstaan die van ervaring leren en zich in de loop van de tijd ontwikkelen.
Systemen gebaseerd op fuzzy logic kunnen worden gebruikt in computationele intelligentie om menselijke denkwijzen te simuleren. Ze kunnen worden gecombineerd met biologisch geïnspireerde neurale netwerken op het gebied van cognitieve robotica, waardoor robots worden gecreëerd met het vermogen om te denken op een manier die lijkt op menselijke denkprocessen. Naast denken, kunnen dergelijke robots ook leren, onthouden, waarnemen en beslissingen nemen in het licht van onzekerheid, zoals mensen doen. Hierdoor kunnen robots menselijke verzoeken beter begrijpen, waardoor ze de betekenis achter de gebruikte woorden kunnen detecteren. Dat kan essentieel zijn voor een machine die huishoudelijke taken uitvoert.
Neurale netwerken worden meestal beschouwd als onderdeel van computationele intelligentie. Net als het menselijk brein bestaan ze uit talloze onderling verbonden afzonderlijke delen, vergelijkbaar met zenuwen. Deze werken samen om problemen op te lossen, terwijl ze leren, omdat de verbindingen tussen elementen instelbaar zijn, zoals de verbindingen tussen zenuwen.
Zodra neurale netwerken hebben geleerd hoe ze gegevens moeten analyseren, kunnen ze effectief experts worden in hun vakgebied en kunnen ze worden gebruikt om uitkomsten in verschillende scenario's te voorspellen. Een nadeel van dit soort computationele intelligentie is dat het veel rekenkracht vereist en op een onvoorspelbare manier kan werken. Neurale netwerken moeten niet worden verward met expertsystemen, die vooraf bepaalde sets regels gebruiken om beslissingen te nemen en deze niet aanpassen aan de gegevens.