การใช้งานที่แตกต่างกันสำหรับการคำนวณแบบอ่อนคืออะไร?

soft Computing เป็นสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานบนพื้นฐานที่ไม่ใช่วิธีการแก้ปัญหาทั้งหมดที่สามารถแม่นยำได้อย่างแม่นยำมันมักจะเกี่ยวข้องกับเทคนิคการคำนวณที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบชีววิทยาโดยเฉพาะอย่างยิ่งสมองของมนุษย์ปัญหาส่วนใหญ่ที่ถูกแก้ไขโดยการคำนวณแบบอ่อนไม่สามารถแบ่งออกเป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์อย่างหมดจด

เพื่อทำความเข้าใจแนวคิดของการคำนวณที่อ่อนนุ่มมีความจำเป็นที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างคอมพิวเตอร์และสมองของมนุษย์โดยเฉพาะจุดแข็งและข้อดีของพวกเขาสมองทำงานได้ช้ากว่าในการทำงานที่เฉพาะเจาะจง แต่มีทักษะมากกว่าในการพิจารณาหลายตัวเลือกในเวลาเดียวกันคอมพิวเตอร์สามารถคำนวณได้เร็วขึ้น แต่ถูก จำกัด ให้มีเหตุผลมากขึ้นสิ่งหนึ่งและวิธีการใช้เวลา

เพื่อให้ตัวอย่างของความแตกต่างเหล่านี้ในทางปฏิบัติเครื่องมือค้นหาสามารถมองหาข้อความชิ้นหนึ่งในเว็บ World Wide ที่จัดทำดัชนีทั้งหมดเศษเสี้ยววินาทีมนุษย์อาจไม่สามารถทำงานเดียวกันให้สำเร็จด้วยวัสดุพิมพ์ที่เท่ากันในชีวิตอย่างไรก็ตามคอมพิวเตอร์ค่อนข้างแย่ในการจดจำภาพเช่นใบหน้ามนุษย์มักจะสามารถจดจำใบหน้าที่รู้จักในทันทีในขณะที่แม้แต่จำคนที่เขาพบครั้งหนึ่งเมื่อนานมาแล้วก็เป็นไปได้ภายในไม่กี่วินาที

ความแตกต่างในความสามารถในการจดจำใบหน้านี้เป็นเพราะมนุษย์ทำงานได้ดีในการจดจำใบหน้าโดยรวมซึ่งแตกต่างจากคอมพิวเตอร์ซึ่งจะแบ่งภาพลงในพิกเซลแต่ละตัวและเปรียบเทียบทีละตัวในขณะเดียวกันมนุษย์จะมีความมั่นใจในการสังเกตความคล้ายคลึงกันมากพอที่จะมั่นใจเกี่ยวกับการคาดเดาที่แข็งแกร่งแม้ว่าจะมีความแตกต่างเล็กน้อยหรือแม้แต่ความแตกต่างที่สำคัญมนุษย์มักจะจดจำใบหน้าของเพื่อนในโรงเรียนเก่าแม้ว่ามันจะเปลี่ยนไปอย่างมากผ่านอายุ;มนุษย์ทำงานได้ดีในการระบุคุณสมบัติที่สำคัญเช่นดวงตาและโครงสร้างกระดูก

การคำนวณแบบนุ่มนวลมีจุดมุ่งหมายเพื่อเลียนแบบมนุษย์หรือสัตว์อื่น ๆ วิธีการแก้ปัญหาซึ่งอาจรวมถึงการใช้ตรรกะฟัซซี่ซึ่งตรงกันข้ามกับตรรกะไบนารีแบบดั้งเดิมที่ข้อมูลทุกชิ้นเป็น 1 หรือ 0 ซึ่งสามารถคิดได้ในแง่ของความผิดปกติหรือถูกต้องFuzzy Logic ช่วยให้ข้อมูลชิ้นส่วนได้รับการจัดอันดับในขั้นตอนใด ๆ ระหว่าง 0 ถึง 1 เทียบเท่ากับการมีความแม่นยำที่ไม่มีที่สิ้นสุด

การใช้งานที่พบมากที่สุดของการคำนวณแบบนุ่ม ๆ เกี่ยวข้องกับการพยายามทำแผนที่โครงสร้างทางชีวภาพเช่นสมองสิ่งนี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสมองและวิธีจัดการกับปัญหาทางระบบประสาทการคำนวณแบบอ่อนสามารถใช้เพื่อให้ง่ายต่อการออกแบบซอฟต์แวร์ที่ทำงานผ่านตรรกะที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้นอกจากนี้ยังสามารถใช้เป็นพื้นฐานของวิธีการไฮบริดในการคำนวณโดยรวมทักษะการใช้เหตุผลของมนุษย์เข้ากับความเร็วในการประมวลผลและความแม่นยำของคอมพิวเตอร์