Różnica między AI a miękkim przetwarzaniem

Praktyka sztucznej inteligencji była integralną częścią nauki i inżynierii od stuleci, ale dopiero w latach 50. XX wieku odkryto prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji. 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 opierały się na logice pierwszego rzędu i przetwarzaniu informacji symbolicznych, co pozwoliło na tworzenie różnych systemów rozpoznawania wzorców, podczas gdy istniały inne systemy oparte na tak zwanej technologii Hard Computing. Ale w niektórych innych obszarach, takich jak tłumaczenie maszynowe, nie było dużego zakresu sztucznej inteligencji, co wymagało nowego podejścia do rozwoju inteligentnych systemów o wysokim poziomie MIQ.

Doprowadziło to do powstania nowego modelu obliczeniowego o nazwie Soft Computing, który w przeciwieństwie do tradycyjnych metod obliczeniowych, stanowi zbiór metodologii takich jak Fuzzy Logic, Evolutionary Computing, Neurocomputing, Probabilistic Computing i Chaotic Computing, które pozwoliły na rozwiązanie złożonego świata rzeczywistego problemy. Jest to dziedzina nauki, której celem jest budowanie inteligentnych i mądrzejszych maszyn, które będą działać w podobny sposób, jak ludzie. Ludzki umysł jest głównym elementem miękkiego przetwarzania. AI to znacznie szerszy termin opisujący aplikacje, w których maszyny są w stanie wykonywać złożone zadania w sposób, który można by uznać za inteligentny.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI), często nazywana inteligencją maszynową, jest symulacją funkcjonalności ludzkiego mózgu za pomocą maszyn. AI to jedna z najbardziej wyrafinowanych technologii do tej pory, a także początek nowej ery cyfrowej prowadzonej przez inteligentne maszyny. AI to nie tylko technologia; to pomysł stworzenia inteligentnych maszyn - takich, które są równie inteligentne lub inteligentniejsze od ludzi. Cóż, koncepcja nie jest nowa, ale stała się głównym nurtem wraz z rozwojem komputerów cyfrowych. Wiele sztucznej inteligencji było kiedyś odległym marzeniem, ale obecnie jest uważane za technologię codziennego użytku. Ostatecznym celem sztucznej inteligencji jest stymulowanie inteligencji na poziomie ludzkim w maszynach.

Co to jest Soft Computing?

Soft Computing (SC) stanowi zbiór metodologii, które pozwoliłyby rozwiązać złożone problemy w świecie rzeczywistym. Jest to połączenie inteligentnych paradygmatów, takich jak Fuzzy Logic (FL), Evolutionary Computing (EC), Neurocomputing, Probabilistic Computing i Chaotic Computing, które mają na celu wykorzystanie tolerancji dla niepewności, niedokładności i częściowej prawdy bez utraty wydajności i skuteczności do końcowego zastosowania. Wzorem dla SC jest ludzki umysł. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metod analitycznych, metody obliczeń miękkich naśladują świadomość i poznanie pod kilkoma różnymi względami. Ma na celu dostosowanie się do powszechnej niedokładności świata rzeczywistego. Techniki SC planują fundamentalną rolę w różnych dyscyplinach nauki i inżynierii.

Różnica między AI a oprogramowaniem miękkim

Definicja

- Sztuczna inteligencja to sztuka i nauka rozwijania inteligentnych maszyn o zdolności myślenia, uczenia się i reagowania, podobnie jak ludzie. AI to symulacja funkcji ludzkiego mózgu za pomocą maszyn, zwłaszcza systemów komputerowych. Z drugiej strony Soft Computing (SC) to zbiór metodologii, których celem jest wykorzystanie tolerancji dla niepewności, niedokładności i częściowej prawdy bez utraty wydajności i skuteczności końcowego zastosowania.

Cel

- Ostatecznym celem sztucznej inteligencji jest tworzenie maszyn, zwłaszcza systemów komputerowych, które wykazują inteligencję na poziomie ludzkim - to jest zdolność uczenia się, rozumienia, zachowania i reagowania jak istoty ludzkie. Chodzi o to, aby maszyny były inteligentne w wielu zadaniach wymagających rozumowania i myślenia. Z drugiej strony ludzki umysł jest głównym elementem miękkiego przetwarzania. Pomysł jest podobny - stworzyć inteligentne maszyny w celu dostarczenia rozwiązań złożonych problemów w świecie rzeczywistym, które nie są modelowane matematycznie.

Rola

- Sztuczna inteligencja odgrywa fundamentalną rolę w znajdowaniu brakujących elementów między interesującymi rzeczywistymi problemami. AI hamuje zdolności poznawcze, takie jak zdolność do obserwowania i uczenia się na podstawie doświadczeń oraz wykonywania czynności podobnych do ludzkich na maszynach. Sztuczna inteligencja naśladuje mózg człowieka w robocie, umożliwiając mu wykonywanie funkcji takich jak podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów. Soft Computing obejmuje techniki inspirowane ludzkim rozumowaniem, które mogą potencjalnie radzić sobie z niedokładnością, niepewnością i częściową prawdą.

Aplikacje

- Metodologie obliczeń miękkich są szeroko stosowane w różnych dyscyplinach nauki i inżynierii, takich jak eksploracja danych, elektronika, motoryzacja, przemysł lotniczy, morski, robotyka, obronność, przemysł, medycyna i biznes. Przetwarzanie miękkie ma trzy główne gałęzie: systemy rozmyte, obliczenia ewolucyjne i sztuczne obliczenia neuronowe. AI to obszar bogaty w żargon i inspirowany biologicznie, a od lat biologia czerpie inspirację i uczy się z badań nad AI. To powiedziawszy, AI ma niezliczone zastosowania w opiece zdrowotnej, szczególnie analizując skomplikowane dane medyczne i związek między technikami profilaktycznymi a wynikami pacjentów.

AI a obliczenia miękkie: tabela porównawcza

Podsumowanie sztucznej inteligencji I kontra soft computing

Zarówno AI, jak i Soft Computing to niesystematyczne, oparte na danych narzędzia do rozwiązywania złożonych problemów w świecie rzeczywistym. Największą zaletą sztucznej inteligencji jest jej zdolność do filtrowania ogromnych ilości danych w jak najkrótszym czasie. Sztuczna inteligencja ma tendencję do rozwiązywania problemów na poziomie ludzkim, takich jak rozpoznawanie wzorców, rozwiązywanie problemów, wykonywanie planów, automatyzacja zadań analitycznych, zarządzanie zasobami, identyfikowanie wydajności, poprawa wydajności i tak dalej. Z drugiej strony soft computing ma na celu dostarczenie rozwiązań złożonych problemów w świecie rzeczywistym, które nie są modelowane matematycznie.