Co to jest inteligencja obliczeniowa?

Inteligencja obliczeniowa (CI) to gałąź informatyki, w której projekty ewoluują od dołu na górę, a kolejność wyłoniła się z początkowego braku struktury.Jest to podobne do wielu procesów widocznych w świecie przyrody.Inteligencja obliczeniowa obejmuje takie pojęcia, jak obliczenia ewolucyjne, w których problemy są rozwiązywane przy użyciu modeli procesu ewolucyjnego, a gdy są stosowane do uczenia maszynowego, pozwala robotom uczyć się z doświadczenia.Logika rozmyta, system przypominający podejmowanie decyzji przez człowieka, można użyć do rozwiązywania problemów tam, gdzie występuje niejasność lub niepewność.Sieci neuronowe są systemami opartymi na funkcji ludzkiego mózgu i mogą być używane do wykrywania wzorców i trendów w złożonych danych.

W przeciwieństwie do twardego obliczeń, w których gwarantowane są rozwiązania, a problemy są ograniczone zgodnie z ścisłymi warunkami, inteligencja obliczeniowa podlega na kierunku miękkiego obliczeń, gdzie nie zawsze występują udane wyniki.Inteligencja obliczeniowa często czerpie inspirację z natury, na przykład w dziedzinie obliczeń ewolucyjnych, w których tworzone są systemy, które ewoluują w celu rozwiązania złożonych problemów.Można to zastosować do sztucznej lub syntetycznej inteligencji, powodując roboty, które uczą się z doświadczenia i rozwijają się z czasem.

Systemy oparte na logice rozmytej mogą być używane w inteligencji obliczeniowej do symulacji ludzkich sposobów myślenia.Można je połączyć z biologicznie inspirowanymi sieciami neuronowymi w dziedzinie robotyki poznawczej, tworząc roboty z możliwością myślenia w sposób przypominający ludzkie procesy myślowe.Oprócz myślenia, takie roboty mogą również uczyć się, pamiętać, postrzegać i podejmować decyzje w obliczu niepewności, tak jak ludzie.Może to pozwolić Robotom lepiej zrozumieć ludzkie prośby, umożliwiając im wykrycie znaczenia używanych słów.Może to być niezbędne dla maszyny wykonującej zadania krajowe.

Sieci neuronowe są zwykle uważane za inteligencję obliczeniową.Podobnie jak ludzki mózg, składają się z wielu połączonych poszczególnych części, podobnych do nerwów.Działają one razem, aby rozwiązać problemy, ucząc się w miarę upływu czasu, ponieważ połączenia między elementami są regulowane, podobnie jak połączenia między nerwami.

Gdy sieci neuronowe dowiedzą się, jak analizować dane, mogą skutecznie stać się ekspertami w swoich dziedzinach i mogą być używaneAby przewidzieć wyniki w różnych scenariuszach.Wadą tego rodzaju inteligencji obliczeniowej jest to, że wymaga dużej mocy obliczeniowej i może działać w nieprzewidywalny sposób.Sieci neuronowych nie należy mylić z systemami ekspertów, które wykorzystują z góry określone zestawy reguł do podejmowania decyzji i nie dostosowują ich do dopasowania do danych.