Hesaplamalı zeka (CI), başlangıçta bir yapı eksikliği sonucu ortaya çıkan, projelerin aşağıdan yukarıya doğru evrimleştiği bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu, doğal dünyada görülen birçok işleme benzer. Hesaplamalı zekâ, evrimsel hesaplama, problemlerin evrimsel süreç modelleri kullanılarak çözüldüğü ve makine öğrenmesine uygulandığında robotların deneyimlerden öğrenmelerine olanak tanıdığı gibi kavramları içerir. Belirsiz bir mantık, insan karar vermesine benzeyen bir sistemdir, belirsizliğin veya belirsizliğin olduğu problemleri çözmek için kullanılabilir. Yapay sinir ağları, insan beyni fonksiyonuna dayalı sistemlerdir ve karmaşık verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tespit etmek için kullanılabilir.
Zorlu hesaplamaların aksine, çözümlerin garanti altına alındığı ve sorunların katı koşullara göre sınırlandırıldığı durumlarda hesaplama zekası, başarılı sonuçların her zaman ortaya çıkmadığı yumuşak hesaplama başlığı altına girer. Hesaplamalı zeka genellikle, örneğin karmaşık problemleri çözmek için gelişen sistemlerin yaratıldığı evrimsel hesaplama alanında, doğadan ilham alır. Bu, yapay ya da sentetik zekaya uygulanabilir ve zamanla deneyimden öğrenen ve gelişen robotlara yol açar.
Bulanık mantığa dayalı sistemler, bilgisayarlı zekada, insanın düşünme yollarını simüle etmek için kullanılabilir. Bilişsel robotik alanındaki biyolojik olarak esinlenen sinir ağları ile birleştirilip, insan düşünce süreçlerine benzeyen bir şekilde düşünme yeteneğine sahip robotlar oluşturulabilir. Düşünmenin yanı sıra, bu tür robotlar aynı zamanda insanlar gibi belirsizlik karşısında öğrenebilir, hatırlayabilir, algılayabilir ve kararlar alabilir. Bu, robotların insan isteklerini daha iyi anlamasını ve kullanılan kelimelerin arkasındaki anlamı tespit etmelerini sağlar. Ev işlerini yapan bir makine için bu gerekli olabilir.
Yapay sinir ağları genellikle hesaplamalı zekanın bir parçası olarak kabul edilir. İnsan beyni gibi, sinirlere benzeyen birbirine bağlı sayısız parçadan oluşurlar. Bunlar problemleri çözmek için birlikte çalışırlar, eskisi gibi öğrenirler, çünkü elementler arasındaki bağlantılar sinirler arasındaki bağlantılar gibi ayarlanabilir.
Sinir ağları verilerin nasıl analiz edileceğini öğrendikten sonra, alanlarında etkin bir şekilde uzman olabilirler ve farklı senaryolardaki sonuçları tahmin etmek için kullanılabilirler. Bu tür hesaplamalı zekanın bir dezavantajı, çok fazla hesaplama gücü gerektirmesi ve öngörülemeyen bir şekilde çalışabilmesidir. Yapay sinir ağları, karar vermek için önceden belirlenmiş kurallar kullanan ve bunları verilere uyarlamayan uzman sistemler ile karıştırılmamalıdır.
