Hva er myk databehandling?

Tradisjonelle elektroniske beregninger har en tendens til å være svart og hvitt.Når du jobber i binær kode, med sekvenser av nuller og en, er det ingen sjanse for noe annet enn enkle ja eller nei svar.Selv om det kan være en tilstrekkelig måte å beregne for mange oppgaver, tar myk databehandling en annen tilnærming.Kort sagt, myk databehandling lar datamaskinen ta på seg et visst nivå av upresisjon i arbeidet.Noen kan likestille dette med kunstig intelligens, ved at det ligner på måten den menneskelige hjernen fungerer på.

Fra et menneskelig perspektiv, introduserer myk databehandling kompromiss i en datamaskinbehandling, som ikke er til stede i hard databehandling.Det er tider, når svaret på et spørsmål kan være ja eller nei, men det er ennå ikke nok informasjon til å beregne definitivt hva svaret er.Tradisjonelle datamaskiner som står overfor denne situasjonen vil ganske enkelt stoppe og vente til det er nok informasjon til å trekke en presis konklusjon.Å si summen av to pluss to er fire.Det er også riktig å si at summen av to pluss to er et sted mellom tre og fem.Selvfølgelig er objektet å komme med det mest presise svaret som mulig.Selv om en datamaskin kan bli fristet til å se bort fra det andre alternativet, vil myk databehandling, hvis det gjøres ordentlig, se dette svaret som et potensielt alternativ.Selv om datamaskinen fremdeles alltid vil velge det mest presise svaret som er tilgjengelig, vil den vurdere å lage et estimat, om ikke alle tallene er kjent med visse.

For å komme med svarene, eller vurderingen av svarene, vil datamaskinen bruke mange forskjellige fagområder.Blant de fem mest kjente er uklare systemer, evolusjonsberegning, probabilistisk resonnement, maskinlæring og nevrale nettverk.Ved å bruke mange forskjellige beregningsmetoder for å analysere et problem, kan datamaskinen til slutt komme med et presist svar på et spørsmål som hadde et upresist svar innledningsvis.

I virkeligheten har datamaskinen kommet med et svar som ikke var forhåndsprogrammerti det.Fra et informatikkperspektiv, og muligens fra et biologisk perspektiv, kan dette betraktes som læring, eller kunstig intelligens.Noen kan hevde at veien til svaret var forhåndsprogrammert, om svaret var eller ikke, og dermed ikke utgjorde ekte intelligens.Spørsmålet om dette utgjør faktisk intelligens er en filosofisk sak, som sannsynligvis i stor grad avhenger av sitt eget perspektiv.

Datavitenskapens felt er generelt spent på muligheten for myk databehandling og dets potensielle fordeler.Det kan revolusjonere robotikk, kanskje lage mer livslignende proteser som er lettere å bruke, og som beveger seg mer naturlig.Myk databehandling kan også brukes på mange andre felt, for eksempel medisin, ingeniørfag og fysikk.