O que é inteligência computacional?

A Inteligência Computacional (IC) é um ramo da ciência da computação em que os projetos evoluem de baixo para cima, com a ordem emergindo de uma falta inicial de estrutura. Isso é semelhante a muitos processos vistos no mundo natural. A inteligência computacional inclui conceitos como a computação evolutiva, onde os problemas são resolvidos usando modelos do processo evolutivo e, quando aplicados ao aprendizado de máquina, permite que os robôs aprendam com a experiência. A lógica difusa, um sistema que se assemelha à tomada de decisões humanas, pode ser usado para resolver problemas onde há imprecisão ou incerteza. As redes neurais são sistemas baseadas na função do cérebro humano e podem ser usadas para detectar padrões e tendências em dados complexos. A inteligência computacional geralmente se inspiram Nature, por exemplo, no campo da computação evolutiva, onde são criados sistemas que evoluem para resolver problemas complexos. Isso pode ser aplicado à inteligência artificial ou sintética, dando origem a robôs que aprendem com a experiência e se desenvolvem ao longo do tempo.

Os sistemas

baseados na lógica difusa podem ser usados ​​na inteligência computacional para simular maneiras de pensar humanas. Eles poderiam ser combinados com redes neurais biologicamente inspiradas no campo da robótica cognitiva, criando robôs com a capacidade de pensar de uma maneira que se assemelha aos processos de pensamento humano. Além de pensar, esses robôs também podem aprender, lembre -se, percebem e tomam decisões diante da incerteza, como os humanos. Isso pode permitir que os robôs entendam melhor os pedidos humanos, permitindo que eles detectem o significado por trás das palavras usadas. Isso pode ser essencial para uma máquina que realiza tarefas domésticas.

Rede neural

S geralmente são considerados como parte da inteligência computacional. Como o cérebro humano, eles consistem em inúmeras partes individuais interconectadas, semelhantes aos nervos. Eles trabalham juntos para resolver problemas, aprendendo à medida que avançam, porque as conexões entre os elementos são ajustáveis, como as conexões entre os nervos.

Depois que as redes neurais aprenderam a analisar os dados, elas podem se tornar especialistas efetivamente em seus campos e podem ser usados ​​para prever resultados em diferentes cenários. Uma desvantagem desse tipo de inteligência computacional é que ela requer muito poder de computação e pode funcionar de uma maneira imprevisível. As redes neurais não devem ser confundidas com sistemas especializados, que usam conjuntos de regras predeterminados para tomar decisões e não os adaptarem para se ajustar aos dados.