Что такое вычислительный интеллект?

Вычислительный интеллект (КИ) - это отрасль информатики, в которой проекты развиваются снизу вверх, а порядок возникает из-за первоначального недостатка структуры. Это похоже на многие процессы, наблюдаемые в мире природы. Вычислительный интеллект включает в себя такие понятия, как эволюционные вычисления, где проблемы решаются с использованием моделей эволюционного процесса, и когда он применяется к машинному обучению, позволяет роботам учиться на опыте. Нечеткая логика, система, которая напоминает принятие решений человеком, может использоваться для решения проблем, где есть неопределенность или неопределенность. Нейронные сети - это системы, основанные на функциях человеческого мозга, и их можно использовать для обнаружения закономерностей и тенденций в сложных данных.

В отличие от жестких вычислений, где решения гарантированы, а проблемы ограничены в соответствии со строгими условиями, вычислительный интеллект относится к категории мягких вычислений, где успешные результаты не всегда возникают. Вычислительный интеллект часто черпает вдохновение из природы, например, в области эволюционных вычислений, где создаются системы, которые эволюционируют для решения сложных задач. Это может быть применено к искусственному или синтетическому интеллекту, давая начало роботам, которые учатся на опыте и развиваются с течением времени.

Системы, основанные на нечеткой логике, могут использоваться в вычислительном интеллекте для моделирования человеческого мышления. Их можно сочетать с биологически вдохновленными нейронными сетями в области когнитивной робототехники, создавая роботов со способностью мыслить так, чтобы они напоминали мыслительные процессы человека. Помимо мышления, такие роботы могут учиться, запоминать, воспринимать и принимать решения в условиях неопределенности, как это делают люди. Это может позволить роботам лучше понимать запросы людей, позволяя им определять значение, стоящее за используемыми словами. Это может быть важно для машины, выполняющей домашние задачи.

Нейронные сети обычно рассматриваются как часть вычислительного интеллекта. Как и человеческий мозг, они состоят из множества взаимосвязанных отдельных частей, похожих на нервы. Они работают вместе, чтобы решать проблемы, обучаясь по ходу дела, потому что связи между элементами регулируемы, как связи между нервами.

Как только нейронные сети научились анализировать данные, они могут эффективно стать экспертами в своих областях и могут использоваться для прогнозирования результатов в различных сценариях. Недостаток этого типа вычислительного интеллекта заключается в том, что он требует больших вычислительных мощностей и может работать непредсказуемым образом. Нейронные сети не следует путать с экспертными системами, которые используют заранее определенные наборы правил для принятия решений и не адаптируют их для соответствия данным.