Perbezaan Antara AI dan Pengkomputeran Lembut

Amalan Kecerdasan Buatan telah menjadi sebahagian daripada sains dan kejuruteraan selama berabad-abad tetapi tidak sampai tahun 1950 apabila potensi sebenar AI dijelajahi. John McCarthy mula mencipta istilah AI pada tahun 1956 dan didefinisikan sama dengan "sains dan kejuruteraan membuat mesin pintar." Sistem AI tradisional didasarkan pada pemprosesan maklumat logik pertama dan simbolik yang membolehkan penciptaan sistem pengenalan corak yang berbeza, sementara terdapat sistem-sistem lain yang berdasarkan pada apa yang boleh anda sebut teknologi Hard Computing. Tetapi tidak banyak ruang untuk AI di beberapa kawasan lain seperti terjemahan mesin, yang memerlukan pendekatan baru untuk pembangunan Sistem Pintar dengan tahap tinggi MIQ.

Ini menimbulkan model pengkomputeran baru yang dikenali sebagai Pengkomputeran Lembut yang bertentangan dengan metodologi pengkomputeran tradisional, mewakili koleksi metodologi seperti Logik Fuzzy, Pengkomputeran Evolusi, Neurocomputing, Pengkomputeran Probabilistik, dan Pengkomputeran Chaotic yang membenarkan penyelesaian dunia nyata rumit masalah. Ia adalah cawangan sains yang bertujuan untuk membina mesin pintar dan bijak yang akan berfungsi dengan cara yang sama seperti manusia boleh lakukan. Fikiran manusia adalah elemen utama untuk pengkomputeran lembut. AI adalah istilah yang lebih luas yang menerangkan aplikasi apabila mesin dapat menjalankan tugas-tugas rumit dengan cara yang akan dianggap pintar.

Apakah Perisikan Buatan?

Kecerdasan Buatan (AI), sering dipanggil kecerdasan mesin, adalah simulasi fungsi otak manusia dengan mesin. AI adalah salah satu teknologi yang paling canggih sehingga tarikh dan juga permulaan era digital baru yang dikendalikan oleh mesin pintar. AI bukan sekadar teknologi; ia adalah satu idea untuk mencipta mesin pintar - yang sama pintar atau lebih pintar daripada manusia. Nah, konsep itu tidak baru tetapi ia hanya menjadi arus utama dengan kebangkitan komputer digital. Kebanyakan AI pernah menjadi impian jauh tetapi kini dianggap sebagai teknologi pengkomputeran sehari-hari. Matlamat utama AI adalah untuk merangsang kecerdasan peringkat manusia dalam mesin.

Apakah Pengkomputeran Lembut??

Pengkomputeran Lembut (SC) mewakili koleksi metodologi yang akan membolehkan penyelesaian untuk masalah dunia yang rumit. Ia merupakan gabungan paradigma pintar, seperti Logik Fuzzy (FL), Pengkomputeran Evolusi (EC), Neurocomputing, Pengkomputeran Probabilistik, dan Pengkomputeran Chaotic, yang bertujuan untuk mengeksploitasi toleransi terhadap ketidakpastian, ketepatan, dan kebenaran separa tanpa kehilangan prestasi dan keberkesanan untuk kegunaan akhir. Model peranan untuk SC adalah minda manusia. Berbeza dengan metodologi analisis konvensional, kaedah pengkomputeran lembut meniru kesedaran dan kognisi dalam beberapa aspek yang berbeza. Ia bertujuan untuk penginapan dengan ketepatan yang meluas dunia sebenar. Teknik SC merancang peranan asas merentas pelbagai disiplin sains dan kejuruteraan.

Perbezaan antara AI dan Pengkomputeran Lembut

Definisi

- Kecerdasan Buatan adalah seni dan sains untuk membangunkan mesin pintar dengan kemampuan untuk berfikir, belajar dan bertindak balas, sama seperti manusia. AI adalah simulasi fungsi otak manusia dengan mesin, terutamanya sistem komputer. Sebaliknya, pengkomputeran Lembut (SC) adalah kumpulan metodologi yang bertujuan untuk mengeksploitasi toleransi terhadap ketidakpastian, ketepatan, dan kebenaran separa tanpa kehilangan prestasi dan keberkesanan untuk kegunaan akhir.

Tujuan

- Matlamat utama AI adalah untuk mencipta mesin, terutamanya sistem komputer, yang memperlihatkan kecerdasan peringkat manusia - iaitu keupayaan untuk belajar, memahami, berkelakuan dan bertindak balas seperti manusia. Idea ini adalah untuk membuat mesin pintar dalam pelbagai tugas yang melibatkan pemikiran dan pemikiran. Sebaliknya, minda manusia adalah elemen utama untuk pengkomputeran lembut. Idea ini agak serupa - untuk mencipta mesin pintar untuk memberikan penyelesaian kepada masalah dunia yang rumit, yang tidak dimodelkan secara matematik.

Peranan

- AI memainkan peranan penting dalam mencari kepingan yang hilang antara masalah dunia nyata yang menarik. AI menghalang kebolehan kognitif seperti keupayaan untuk mengamati dan belajar dari pengalaman, dan melaksanakan tugas seperti manusia, dalam mesin. AI meniru otak manusia dalam robot, membolehkannya melaksanakan fungsi seperti membuat keputusan dan menyelesaikan masalah. Pengkomputeran Lembut terdiri daripada teknik-teknik yang diilhami oleh penaakulan manusia dan mempunyai potensi untuk mengendalikan ketepatan ketidakpastian, ketidakpastian dan sebahagian.

Permohonan

- Metodologi pengkomputeran lembut digunakan secara meluas di pelbagai disiplin sains dan kejuruteraan seperti data perlombongan, elektronik, automotif, aeroangkasa, marin, robotika, pertahanan, industri, perubatan dan aplikasi perniagaan. Pengkomputeran lembut mempunyai tiga cabang utama: sistem kabur, pengiraan evolusi, dan pengkomputeran saraf tiruan. AI adalah kawasan yang kaya dengan jargon dan terinspirasi secara biologi dan selama bertahun-tahun, biologi telah mengambil inspirasi dan pembelajaran dari penyelidikan AI. Bahawa dikatakan, AI mempunyai banyak aplikasi dalam penjagaan kesihatan, terutamanya menganalisis data perubatan rumit dan hubungan antara teknik pencegahan dan hasil pesakit.

AI vs Soft Computing: Carta Perbandingan

Ringkasan Perisikan Buatan I vs. Computing Soft

Kedua-dua AI dan Pengkomputeran Lembut adalah alat yang didorong oleh data yang tidak sistematik dan data untuk menyelesaikan masalah dunia yang rumit. Kelebihan terbesar AI adalah keupayaan untuk menapis jumlah data yang besar dalam masa paling tidak mungkin. AI cenderung untuk menyelesaikan masalah peringkat manusia seperti pengenalan corak, penyelesaian masalah, pelan pelaksanaan, mengautomasikan tugas analisis, pengurusan aset, mengenal pasti kecekapan, peningkatan prestasi, dan sebagainya. Di sisi lain, pengkomputeran lembut bertujuan untuk memberikan penyelesaian kepada masalah dunia yang rumit, yang tidak dimodelkan secara matematik.