Разлика между AI и Soft Computing

Практиката на изкуствения интелект е неразделна част от науката и инженерството от векове, но чак през 50-те години на миналия век, когато истинският потенциал на ИИ е изследван. Джон Маккарти за първи път въвежда термина AI през 1956 г. и определя същото като „науката и инженерството за създаване на интелигентни машини“. Традиционните AI системи се основаваха на логика и символична обработка на информация от първи ред, което позволяваше създаването на различни системи за разпознаване на модели, докато имаше други системи, които се основаваха на това, което можете да наречете технологията Hard Computing. Но нямаше много възможности за AI в някои други области, като машинен превод, което изисква нов подход за разработване на интелигентни системи с високо ниво на MIQ.

Това породи нов изчислителен модел, наречен Soft Computing, който, за разлика от традиционните изчислителни методологии, представлява съвкупност от методологии като Fuzzy Logic, Evolutionary Comput, Neurocomputing, вероятностни изчисления и хаотични изчисления, които позволиха решаването на сложен реален свят проблеми. Това е клон на науката, който има за цел да изгради интелигентни и по-мъдри машини, които да работят по подобен начин, както могат да правят хората. Човешкият ум е основният елемент за меките изчисления. AI е много по-широк термин, който описва приложения, когато машините са в състояние да изпълняват сложни задачи по начин, който би се считал за умен.

Какво е изкуствен интелект?

Изкуственият интелект (AI), често наричан машинен интелект, е симулация на функционалността на човешкия мозък с машини. AI е една от най-сложните технологии до момента, а също и началото на нова цифрова ера, управлявана от интелигентни машини. AI не е само технология; това е идея за създаване на интелигентни машини - тези, които са толкова умни или по-умни от хората. Е, концепцията не е нова, но тя стана мейнстрийм с възхода на цифровите компютри. Голяма част от AI някога беше далечна мечта, но сега се счита за ежедневна изчислителна технология. Крайната цел на AI е да стимулира интелигентността на човешко ниво в машините.

Какво е Soft Computing?

Soft Computing (SC) представлява съвкупност от методологии, които биха позволили решения на сложни проблеми в реалния свят. Това е комбинация от интелигентни парадигми, като например Fuzzy Logic (FL), Evolutionary Computing (EC), Neurocomputing, вероятностни изчисления и хаотични изчисления, които имат за цел да използват толерантността към несигурността, неточността и частичната истина без загуба на производителност и ефективност за крайна употреба. Ролевият модел за SC е човешкият ум. За разлика от конвенционалните аналитични методологии, меките изчислителни методи имитират съзнанието и познанието в няколко различни отношения. Тя има за цел настаняване с всеобхватната неточност на реалния свят. Техниките на SC планират основна роля в различни научни и инженерни дисциплини.

Разлика между AI и Soft Computing

дефиниция

- Изкуственият интелект е изкуството и науката за разработване на интелигентни машини със способността да мислят, учат и реагират, подобно на човешките същества. AI е симулацията на мозъчната функция на човека с машини, особено компютърни системи. Soft Computing (SC), от друга страна, е съвкупност от методологии, които имат за цел да използват толерантността към несигурността, неточността и частичната истина, без загуба на производителност и ефективност за крайната употреба.

Цел

- Крайната цел на AI е да създаде машини, по-специално компютърни системи, които проявяват интелигентност на човешко ниво - това е способността да се учат, разбират, да се държат и да реагират като човешки същества. Идеята е машините да бъдат умни в множество задачи, които включват разсъждения и мислене. От друга страна, човешкият ум е основният елемент за меки изчисления. Идеята е доста сходна - да се създадат интелигентни машини, които да предоставят решения на сложни проблеми в реалния свят, които не са математически моделирани.

роля

- AI играе основна роля в намирането на липсващи парчета между интересните проблеми в реалния свят. AI инхибира познавателните способности като способността да се наблюдават и да се учат от преживявания и да се изпълняват задачи, подобни на човека, в машини. AI имитира човешкия мозък в робот, което му позволява да изпълнява функции като вземане на решения и решаване на проблеми. Soft Computing включва техники, които са вдъхновени от човешките разсъждения и имат потенциал да се справят с неточност, несигурност и частична истина.

Приложения

- Меките методологии за изчисляване се използват широко в различни научни и инженерни дисциплини като извличане на данни, електроника, автомобилостроене, аерокосмически, морски, робототехника, отбранителни, промишлени, медицински и бизнес приложения. Меките изчисления имат три основни клона: размити системи, еволюционни изчисления и изкуствени невронни изчисления. AI е богата на жаргон област и е биологично вдъхновена и от години биологията черпи вдъхновение и се учи от изследванията на AI. Като се има предвид, AI има безброй приложения в здравеопазването, по-специално анализира сложни медицински данни и връзка между превантивните техники и резултатите от пациента.

AI срещу Soft Computing: сравнителна диаграма

Обобщение на изкуствения интелект I срещу меки изчисления

И AI, и Soft Computing са несистематични, управлявани от данни инструменти за решаване на сложни проблеми в реалния свят. Най-голямото предимство на AI е способността му да филтрира огромни обеми данни за възможно най-малко време. AI има тенденция да решава проблеми на човешко ниво като разпознаване на модели, решаване на проблеми, изпълнение на планове, автоматизиране на аналитични задачи, управление на активи, идентифициране на ефективността, подобряване на производителността и т.н. Меките изчисления, от друга страна, имат за цел да предлагат решения на сложни проблеми в реалния свят, които не са математически моделирани.