Czym jest inteligencja obliczeniowa?

Inteligencja obliczeniowa (CI) to dziedzina informatyki, w której projekty ewoluują od dołu do góry, a porządek wyłania się z początkowego braku struktury. Jest to podobne do wielu procesów zachodzących w świecie przyrody. Inteligencja obliczeniowa obejmuje pojęcia takie jak obliczenia ewolucyjne, w których problemy są rozwiązywane za pomocą modeli procesu ewolucyjnego, a gdy stosuje się je do uczenia maszynowego, pozwala robotom uczyć się na podstawie doświadczenia. Logika rozmyta, system przypominający ludzkie podejmowanie decyzji, może być wykorzystana do rozwiązywania problemów, w których występuje niejasność lub niepewność. Sieci neuronowe to systemy oparte na funkcjach ludzkiego mózgu i mogą być wykorzystywane do wykrywania wzorców i trendów w złożonych danych.

W przeciwieństwie do komputerów twardych, w których rozwiązania są gwarantowane, a problemy ograniczone w ściśle określonych warunkach, inteligencja obliczeniowa należy do kategorii komputerów miękkich, w których nie zawsze występują pomyślne wyniki. Inteligencja obliczeniowa często czerpie inspirację z natury, na przykład w dziedzinie obliczeń ewolucyjnych, w których tworzone są systemy, które ewoluują w celu rozwiązania złożonych problemów. Można to zastosować do sztucznej lub syntetycznej inteligencji, dając początek robotom, które uczą się na podstawie doświadczenia i rozwijają się z czasem.

Systemy oparte na logice rozmytej mogą być wykorzystane w inteligencji obliczeniowej do symulacji ludzkich sposobów myślenia. Można je łączyć z inspirowanymi biologicznie sieciami neuronowymi w dziedzinie robotyki kognitywnej, tworząc roboty o zdolności myślenia w sposób przypominający ludzkie procesy myślowe. Oprócz myślenia takie roboty mogą również uczyć się, zapamiętywać, postrzegać i podejmować decyzje w obliczu niepewności, tak jak robią to ludzie. Może to pozwolić robotom lepiej zrozumieć ludzkie żądania, umożliwiając im wykrycie znaczenia użytych słów. Może to być niezbędne dla maszyny wykonującej zadania domowe.

Sieci neuronowe są zwykle uważane za część inteligencji obliczeniowej. Podobnie jak ludzki mózg, składają się one z wielu połączonych ze sobą poszczególnych części, podobnych do nerwów. Działają one razem w celu rozwiązywania problemów, ucząc się na bieżąco, ponieważ połączenia między elementami są regulowane, podobnie jak połączenia między nerwami.

Gdy sieci neuronowe nauczą się analizować dane, mogą skutecznie stać się ekspertami w swoich dziedzinach i mogą być wykorzystywane do przewidywania wyników w różnych scenariuszach. Wadą tego rodzaju inteligencji obliczeniowej jest to, że wymaga ona dużej mocy obliczeniowej i może działać w nieprzewidywalny sposób. Sieci neuronowe nie powinny być mylone z systemami eksperckimi, które wykorzystują określone zestawy reguł do podejmowania decyzji i nie dostosowują ich do danych.