Különbség az AI és a puha számítástechnika között

A mesterséges intelligencia gyakorlása évszázadok óta a tudomány és a mérnöki munka szerves része, de csak az 1950-es években fedezték fel az AI valódi potenciálját. John McCarthy először az AI kifejezést hozta létre 1956-ban, és meghatározta ugyanazt, mint „az intelligens gépek gyártásának tudománya és mérnöke”. A hagyományos AI rendszerek az elsőrendű logikán és a szimbolikus információfeldolgozáson alapultak, amelyek lehetővé tették különböző mintázatfelismerő rendszerek létrehozását, míg voltak más rendszerek, amelyek azon alapultak, amit nevezhetünk a Hard Computing technológiának. De más területeken, mint például a gépi fordítás, az AI számára nem volt sok lehetősége, amely új megközelítést igényelt az magas szintű MIQ szintű intelligens rendszerek fejlesztéséhez..

Ennek eredményeként létrejött egy új számítástechnikai modell, a lágy számítástechnika, amely a hagyományos számítási módszerekkel ellentétben olyan módszertan gyűjteményét képviseli, mint a fuzzy logika, az evolúciós számítástechnika, a neurokomponálás, a valószínűségi számítás és a kaotikus számítástechnika, amely lehetővé tette a komplex valós világ megoldását. problémákat. Ez egy tudományág, amelynek célja intelligens és bölcsebb gépek felépítése, amelyek ugyanúgy fognak működni, mint az emberek. A puha számítástechnika fő eleme az emberi elme. Az AI sokkal tágabb kifejezés, amely leírja az alkalmazásokat, amikor a gépek intelligensnek tekinthető módon képesek komplex feladatokat végrehajtani.

Mi az a mesterséges intelligencia??

A mesterséges intelligencia (AI), amelyet gyakran gépi intelligenciának hívnak, az emberi agy működésének szimulálása gépeken. Az AI a mai napig a legkifinomultabb technológiák, és az intelligens gépek által vezérelt új digitális korszak kezdete is. Az AI nem csak technológia; ez egy intelligens gépek létrehozásának ötlete - azok, amelyek ugyanolyan okosak vagy okosbak, mint az emberek. Nos, a koncepció nem új, de csak a digitális számítógépek megjelenésével vált mainstreamévé. Az AI egy része távoli álom volt, de ma mindennapi számítástechnikának tekintik. Az AI végső célja az, hogy stimulálja a gépek emberi szintű intelligenciáját.

Mi a lágy számítástechnika??

A lágy számítástechnika (SC) olyan módszertanok gyűjteményét képviseli, amelyek lehetővé teszik a komplex valós problémák megoldását. Intelligens paradigmák, mint például a Fuzzy Logic (FL), az Evolutionary Computing (EC), a neurocomputing, a Probabilistic Computing és a kaotikus számítástechnika kombinációja, amelynek célja a bizonytalanság, a pontatlanság és a részleges igazságtűrés kiaknázása a teljesítmény és a hatékonyság elvesztése nélkül. a végső felhasználásra. Az SC példaképe az emberi elme. A szokásos analitikai módszertanokkal ellentétben a puha számítástechnika több szempontból utánozza a tudatot és a megismerést. A valós világ átható pontatlanságával való elszállásolást célozza. Az SC technikák alapvető szerepet terveznek a különböző tudományos és mérnöki tudományágakban.

Különbség az AI és a Soft Computing között

Meghatározás

- A mesterséges intelligencia olyan intelligens gépek kifejlesztésének művészete és tudománya, amelyek képesek gondolkodni, tanulni és reagálni, akárcsak az emberek. Az AI az emberi agy funkcióinak szimulálása gépekkel, különösen számítógépes rendszerekkel. A puha számítástechnika (SC), másrészt, olyan módszertanok gyűjteménye, amelyek célja a bizonytalanság, a pontatlanság és a részleges igazságosság toleranciájának kiaknázása a teljesítmény és a hatékonyság vesztesége nélkül a végfelhasználás során.

Cél

- Az AI végső célja olyan gépek, különösen számítógépes rendszerek létrehozása, amelyek emberi szintű intelligenciát mutatnak - azaz képesek megtanulni, megérteni, viselkedni és reagálni, mint az emberek. Az ötlet az, hogy a gépeket intelligensvé tegye számos olyan feladatban, amelyek érvelést és gondolkodást foglalnak magukban. Másrészt az emberi elme a lágy számítástechnika fő eleme. Az ötlet meglehetősen hasonló: intelligens gépeket kell létrehozni, amelyek megoldásokat kínálnak a matematikailag nem modellezett, összetett valós problémákra.

Szerep

- Az AI alapvető szerepet játszik a hiányzó darabok megtalálásában az érdekes valós problémák között. Az AI gátolja a kognitív képességeket, például a tapasztalatok megfigyelésének és tanulásának, valamint az emberhez hasonló feladatok elvégzésének képességét a gépekben. Az AI utánozza az emberi agyat egy robotban, lehetővé téve olyan funkciók végrehajtását, mint a döntéshozatal és a problémamegoldás. A puha számítástechnika olyan technikákat foglal magában, amelyeket emberi érvelés ihlette és amelyek képesek a pontatlanság, a bizonytalanság és a részleges igazság kezelésében.

Alkalmazások

- A puha számítástechnikát széles körben alkalmazzák a különféle tudományos és mérnöki tudományágakban, például az adatbányászatban, az elektronikában, az autóiparban, a repülésben, a tengeren, a robotikában, a védelmi, ipari, orvosi és üzleti alkalmazásokban. A puha számítástechnikának három fő ága van: fuzzy rendszerek, evolúciós számítás és mesterséges neurális számítás. Az AI egy žargonban gazdag terület, biológiailag ihlette, és a biológia évek óta inspirál és tanul az AI kutatásból. Ennek ellenére az AI-nak számtalan alkalmazás van az egészségügyben, különös tekintettel a bonyolult orvosi adatok elemzésére, valamint a megelőző technikák és a betegek kimenetele közötti kapcsolat elemzésére..

AI vs. puha számítástechnika: összehasonlító táblázat

Az I. és a mesterséges intelligencia összefoglalása a lágy számítástechnika segítségével

Az AI és a Soft Computing egyaránt nem szisztematikus, adatvezérelt eszközök a komplex valós problémák megoldására. Az AI legnagyobb előnye, hogy hatalmas mennyiségű adatot képes szűrni a lehető legrövidebb idő alatt. Az AI általában olyan emberi szintű problémákat old meg, mint például a mintafelismerés, a problémamegoldás, a terv végrehajtása, az analitikai feladatok automatizálása, vagyonkezelés, a hatékonyság azonosítása, a teljesítmény javítása és így tovább. A puha számítástechnika viszont célja, hogy megoldásokat kínáljon a matematikailag nem modellezett komplex valós problémákra.