Różnica między AI a komputerami miękkimi

Praktyka sztucznej inteligencji od wieków była integralną częścią nauki i inżynierii, ale dopiero w latach 50. XX wieku, kiedy zbadano prawdziwy potencjał AI. John McCarthy po raz pierwszy ukuł termin AI w 1956 roku i zdefiniował to samo, co „nauka i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn.„Tradycyjne systemy AI były oparte na logice pierwszego rzędu i symboliczne przetwarzanie informacji, które pozwoliły na tworzenie różnych systemów rozpoznawania wzorców, podczas gdy istnieją inne systemy oparte na tym, co można nazwać technologią Hard Computing Technology. Ale w niektórych innych obszarach, takich jak tłumaczenie maszynowe, które wymagały nowego podejścia do rozwoju inteligentnych systemów z wysokim poziomem MIQ, wymagało nowego podejścia do rozwoju inteligentnych systemów.

Dało to powstanie nowego modelu obliczeniowego o nazwie Soft Computing, który w przeciwieństwie do tradycyjnych metodologii obliczeniowych reprezentuje zbiór metodologii, takich jak logika rozmycia, obliczenia ewolucyjne, neurokomputowanie, przetwarzanie probabilistyczne i chaotyczne przetwarzanie, które umożliwiają rozwiązanie złożonego rzeczywistego lodu. problemy. Jest to gałąź nauki, której celem jest budowanie inteligentnych i mądrzejszych maszyn, które będą działać w podobny sposób, jak ludzie mogą to zrobić. Ludzki umysł jest głównym elementem miękkiego obliczeń. AI to znacznie szerszy termin, który opisuje aplikacje, gdy maszyny są w stanie wykonywać złożone zadania w sposób, który byłby uważany za mądry.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI), często nazywana inteligencją maszynową, jest symulacją funkcjonalności ludzkiego mózgu z maszynami. AI jest jedną z najbardziej wyrafinowanych technologii do tej pory, a także początkiem nowej ery cyfrowej prowadzonej przez inteligentne maszyny. AI to nie tylko technologia; Jest to pomysł tworzenia inteligentnych maszyn - te, które są tak mądre lub mądrzejsze niż ludzie. Cóż, koncepcja nie jest nowa, ale stała się głównym nurtem wraz z rozwojem komputerów cyfrowych. Znaczna część sztucznej inteligencji była kiedyś odległym marzeniem, ale obecnie uważa się za codzienną technologię obliczeniową. Ostatecznym celem AI jest stymulowanie inteligencji na poziomie człowieka w maszynach.

Co to jest miękkie obliczenia?

Soft Computing (SC) reprezentuje zbiór metodologii, które umożliwiłyby rozwiązania złożonych problemów z rzeczywistym światem. Jest to połączenie inteligentnych paradygmatów, takich jak logika rozmyta (FL), obliczenia ewolucyjne (EC), neurokomputowanie, obliczenia probabilistyczne i chaotyczne obliczenia, które mają na celu wykorzystanie tolerancji niepewności, niedokładności i częściowej prawdy bez utraty wydajności i skuteczności Do końcowego użycia. Modelem do naśladowania SC jest ludzki umysł. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metodologii analitycznych metody obliczeń miękkich. Ma na celu zakwaterowanie z wszechobecną niedokładnością prawdziwego świata. Techniki SC planują podstawową rolę w różnych dyscyplinach naukowych i inżynierskich.

Różnica między AI a komputerami miękkimi

Definicja

- Sztuczna inteligencja to sztuka i nauka rozwijania inteligentnych maszyn z możliwością myślenia, uczenia się i reagowania, podobnie jak ludzie. AI to symulacja funkcji ludzkiego mózgu z maszynami, zwłaszcza systemami komputerowymi. Z drugiej strony Soft Computing (SC) to zbiór metodologii, których celem jest wykorzystanie tolerancji niepewności, niedokładności i częściowej prawdy bez utraty wydajności i skuteczności dla końcowego użycia.

Bramka

- Ostatecznym celem AI jest tworzenie maszyn, zwłaszcza systemów komputerowych, które wykazują inteligencję na poziomie człowieka - czyli zdolność do uczenia się, rozumienia, zachowania i reagowania jak istoty ludzkie. Chodzi o to, aby maszyny są inteligentne w wielu zadaniach, które wymagają rozumowania i myślenia. Z drugiej strony ludzki umysł jest głównym elementem miękkiego obliczeń. Pomysł jest dość podobny - tworzenie inteligentnych maszyn w celu zapewnienia rozwiązań złożonych problemów z rzeczywistym światem, które nie są modelowane matematycznie.

Rola

- AI odgrywa fundamentalną rolę w znalezieniu brakujących elementów między interesującymi problemami w świecie rzeczywistym. AI hamuje zdolności poznawcze, takie jak zdolność obserwacji i uczenia się na podstawie doświadczeń oraz wykonywania zadań podobnych do ludzi, w maszynach. AI naśladuje ludzki mózg w robocie, pozwalając mu wykonywać funkcje, takie jak podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów. Soft Computing obejmuje techniki inspirowane ludzkim rozumowaniem i mają potencjał w obsłudze niedokładności, niepewności i częściowej prawdzie.

Aplikacje

- Metodologie komputerów miękkich są szeroko stosowane w różnych dyscyplinach naukowych i inżynieryjnych, takich jak eksploracja danych, elektronika, motoryzacyjne, lotnicze, morskie, robotyki, obrona, przemysł, medyczne i biznesowe. Soft Computing ma trzy główne gałęzie: systemy rozmyte, obliczenia ewolucyjne i sztuczne obliczenia neuronowe. AI jest obszarem bogatym w żargon i inspirowany biologicznie i od lat biologia inspiruje i uczy się od AI Research. To powiedziawszy, sztuczna inteligencja ma niezliczone zastosowania w opiece zdrowotnej, szczególnie analizując skomplikowane dane medyczne i związek między technikami zapobiegawczymi a wynikami pacjentów.

AI vs. Miękkie obliczenia: wykres porównawczy

Podsumowanie sztucznej inteligencji i vs. Miękkie obliczenia

Zarówno AI, jak i miękkie przetwarzanie to nie systematyczne, oparte na danych narzędzia do rozwiązywania złożonych problemów w świecie rzeczywistym. Największą zaletą AI jest jej zdolność do filtrowania masywnych objętości danych w jak najmniejszym czasie. AI ma tendencję do rozwiązywania problemów na poziomie człowieka, takich jak rozpoznawanie wzorców, rozwiązywanie problemów, wykonywanie planu, automatyzacja zadań analitycznych, zarządzanie aktywami, identyfikacja wydajności, poprawa wydajności itd. Z drugiej strony miękkie przetwarzanie ma na celu zapewnienie rozwiązań złożonych problemów z rzeczywistym światem, które nie są modelowane matematycznie.