Geleneksel elektronik hesaplamalar siyah ve beyaz olma eğilimindedir. İkili kodda çalışırken, sıfırlar ve birler dizileriyle, basit "evet veya hayır" cevaplarından başka hiçbir şeyin şansı yoktur. Bu, birçok görev için bilgisayar için yeterli bir yol olsa da, yumuşak hesaplamanın farklı bir yaklaşımı vardır. Kısacası, yumuşak bilgi işlem, bilgisayarın çalışmalarında belirli bir düzeyde kararsızlığa bürünmesini sağlar. Bazıları bunu, insan beyninin çalışma şekline benzeyen yapay zeka ile eşitleyebilir.
İnsan perspektifinden bakıldığında, yumuşak bilgi işlem, zor işlemlerde bulunmayan bir bilgisayarın işlemesinde uzlaşmalar doğurur. Bir sorunun cevabının evet veya hayır olabileceği zamanlar vardır, ancak cevabın ne olduğunu kesin olarak hesaplamak için henüz yeterli bilgi yoktur. Bu durumla karşı karşıya olan geleneksel bilgisayarlar, kesin bir sonuç çıkarmak için yeterli bilgi bulunana kadar durur ve bekler. Yumuşak bilgi işlem, özünde, bir bilgisayarın belki bir cevap verebilme kabiliyeti veya hatta daha fazla bilgi elde edilinceye kadar cevabın ne olabileceği konusunda eğitimli bir tahminde bulunma kabiliyetidir.
Matematiksel bir örnek kullanmak için, iki artı iki toplamının dördüncü olduğunu söylemek kolaydır. İki artı iki toplamının üç ile beş arasında bir yerde olduğunu söylemek de doğru. Tabii ki, amaç mümkün olan en kesin cevabı bulmaktır. Bir bilgisayar ikinci seçeneği göz ardı etmeye özendirilmiş olsa da, düzgün bir şekilde yapıldığında yumuşak bilgi işlem bu cevabı potansiyel bir seçenek olarak görecektir. Bilgisayar her zaman mevcut olan en kesin cevabı seçmeye devam etse de, tüm sayılar kesin olarak bilinmiyorsa, bir tahmin yapmayı düşünecektir.
Cevaplarını veya cevaplarını değerlendirmek için bilgisayar birçok farklı disiplin kullanacaktır. En iyi bilinen beş arasında "bulanık" sistemler, evrimsel hesaplama, olasılıksal akıl yürütme, makine öğrenmesi ve sinir ağları vardır. Bir sorunu analiz etmek için birçok farklı hesaplama yöntemini kullanarak, bilgisayar sonunda başlangıçta kesin olmayan bir cevabı olan bir soruya kesin bir cevap verebilir.
Aslında, bilgisayar önceden programlanmamış bir cevap buldu. Bir bilgisayar bilimi perspektifinden ve muhtemelen biyolojik bir perspektiften, bu öğrenme veya yapay zeka olarak düşünülebilir. Bazıları, cevabın yolunun önceden cevaplandırıldığını, cevabın olsun ya da olmasın, dolayısıyla gerçek istihbarat oluşturmadığını iddia edebilir. Bunun gerçek zekayı teşkil edip etmediği sorusu, büyük olasılıkla kişinin kendi bakış açısına bağlı olan felsefi bir meseledir.
Bilgisayar bilimi alanı genellikle yumuşak bilişim olasılığı ve bunun potansiyel faydaları hakkında heyecanlanır. Robotikte devrim yapabilir, belki kullanımı daha kolay ve daha doğal hareket eden daha canlı benzeri protezler yapabilir. Yazılım, tıp, mühendislik ve fizik gibi birçok alanda da kullanılabilir.
