Каковы различные варианты использования мягких вычислений?

Мягкие вычисления - это отрасль информатики, которая работает на основе того, что не все решения проблем могут быть точно точными. Это чаще всего связано с компьютерными методами, которые предназначены для имитации биологии, в первую очередь человеческого мозга. Большинство проблем, решаемых с помощью мягких вычислений, не может быть легко разделено на чисто математический подход.

Чтобы понять концепцию мягких вычислений, необходимо понять различия между компьютером и человеческим мозгом, особенно их относительные преимущества и преимущества. Мозг работает медленнее при выполнении определенной задачи, но гораздо более опытен в рассмотрении нескольких вариантов одновременно. Компьютеры могут вычислять быстрее, но ограничены более логичным, однозначным и временным подходом.

Чтобы привести примеры этих различий на практике, поисковая система может найти определенный фрагмент текста по всей проиндексированной Всемирной паутине за доли секунды. Человек может быть не в состоянии выполнить ту же задачу с эквивалентным количеством печатного материала в течение жизни. Компьютеры, однако, относительно плохо распознают изображение, например лицо. Человек обычно может распознать известное лицо в одно мгновение, в то время как в течение нескольких секунд возможно даже узнать кого-то, кого он встречал давным-давно.

Считается, что это несоответствие в способности распознавать лица, потому что люди хорошо запоминают лицо в целом, в отличие от компьютера, который разбивает изображение на отдельные пиксели и сравнивает их один за другим. Между тем, человек будет уверен в том, что заметит достаточно сходств, чтобы быть уверенным в том, чтобы сделать верное предположение, даже если бы были какие-то незначительные или даже серьезные различия. Человек обычно может узнать лицо старого школьного друга, даже если оно сильно изменилось в результате старения; человек хорошо определяет характерные черты, такие как глаза и структура костей.

Целью мягких вычислений является имитация человеческого или другого животного подхода к решению проблем. Это может включать использование нечеткой логики, которая отличается от традиционной бинарной логики, где каждый элемент данных имеет значение 1 или 0, что можно рассматривать с точки зрения плоской ошибки или правильности. Нечеткая логика позволяет оценивать часть данных на любом этапе от 0 до 1, что эквивалентно бесконечным степеням точности.

Наиболее распространенное использование мягких вычислений - попытка нанести на карту биологическую структуру, такую ​​как мозг. Это позволяет ученым больше узнать о том, как работает мозг и как решать неврологические проблемы. Мягкие вычисления также могут быть использованы для упрощения разработки программного обеспечения, которое работает на основе логики, понятной людям. Он также может быть использован в качестве основы гибридного подхода к вычислениям, сочетающего умение рассуждать людей со скоростью обработки и точностью компьютера.