Diferença entre IA e Soft Computing

A prática da Inteligência Artificial é parte integrante da ciência e da engenharia há séculos, mas não foi até a década de 1950, quando o verdadeiro potencial da IA ​​foi explorado. John McCarthy cunhou o termo AI pela primeira vez em 1956 e definiu o mesmo como "a ciência e a engenharia de fabricação de máquinas inteligentes". Os sistemas tradicionais de IA eram baseados em lógica de primeira ordem e processamento simbólico de informações, o que permitia a criação de diferentes sistemas de reconhecimento de padrões, enquanto outros sistemas eram baseados no que você pode chamar de tecnologia Hard Computing. Mas não havia muito espaço para IA em outras áreas, como tradução automática, que exigia uma nova abordagem para o desenvolvimento de sistemas inteligentes com alto nível de MIQ.

Isso deu origem a um novo modelo computacional chamado Soft Computing que, ao contrário das metodologias tradicionais de computação, representa uma coleção de metodologias como Fuzzy Logic, Evolutionary Computing, Neurocomputing, Probabilistic Computing e Chaotic Computing que permitiram a solução de complexos complexos do mundo real. problemas É um ramo da ciência que visa construir máquinas inteligentes e mais sábias que funcionarão de maneira semelhante à dos seres humanos. A mente humana é o elemento principal da computação branda. AI é um termo muito mais amplo que descreve aplicativos quando as máquinas são capazes de realizar tarefas complexas de uma maneira que seria considerada inteligente.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA), freqüentemente chamada de inteligência de máquina, é a simulação da funcionalidade do cérebro humano com máquinas. A IA é uma das tecnologias mais sofisticadas até a data e também o início de uma nova era digital gerida por máquinas inteligentes. AI não é apenas uma tecnologia; é uma idéia de criar máquinas inteligentes - aquelas que são tão inteligentes quanto ou mais inteligentes que os humanos. Bem, o conceito não é novo, mas só se tornou popular com o surgimento dos computadores digitais. Grande parte da IA ​​já foi um sonho distante, mas agora é considerada a tecnologia de computação cotidiana. O objetivo final da IA ​​é estimular a inteligência em nível humano em máquinas.

O que é computação suave?

Soft Computing (SC) representa uma coleção de metodologias que permitiriam soluções para problemas complexos do mundo real. É uma combinação de paradigmas inteligentes, como Lógica Difusa (FL), Computação Evolutiva (EC), Neurocomputação, Computação Probabilística e Computação Caótica, que visam explorar a tolerância à incerteza, imprecisão e verdade parcial sem perda de desempenho e eficácia para o uso final. O modelo para SC é a mente humana. Em contraste com as metodologias analíticas convencionais, os métodos de computação suave imitam a consciência e a cognição em vários aspectos diferentes. Ele visa acomodar a imprecisão generalizada do mundo real. As técnicas de SC planejam um papel fundamental em várias disciplinas de ciência e engenharia.

Diferença entre IA e Soft Computing

Definição

- Inteligência Artificial é a arte e a ciência do desenvolvimento de máquinas inteligentes com a capacidade de pensar, aprender e responder, como seres humanos. AI é a simulação da função do cérebro humano com máquinas, especialmente sistemas de computador. Soft Computing (SC), por outro lado, é uma coleção de metodologias que visam explorar a tolerância à incerteza, imprecisão e verdade parcial sem perda de desempenho e eficácia para o uso final.

Objetivo

- O objetivo final da IA ​​é criar máquinas, particularmente sistemas de computador, que exibem inteligência no nível humano - que é a capacidade de aprender, entender, se comportar e reagir como seres humanos. A idéia é tornar as máquinas inteligentes em diversas tarefas que envolvem raciocínio e pensamento. Por outro lado, a mente humana é o elemento principal da computação branda. A idéia é bastante semelhante - criar máquinas inteligentes para fornecer soluções para problemas complexos do mundo real, que não são modelados matematicamente.

Função

- A IA desempenha um papel fundamental na busca de peças que faltam entre os interessantes problemas do mundo real. A IA inibe habilidades cognitivas, como a capacidade de observar e aprender com as experiências e executar tarefas semelhantes às humanas, em máquinas. A IA imita o cérebro humano em um robô, permitindo executar funções como tomada de decisão e solução de problemas. Soft Computing compreende técnicas inspiradas no raciocínio humano e com potencial para lidar com imprecisões, incertezas e verdades parciais.

Formulários

- As metodologias de computação leve são amplamente utilizadas em várias disciplinas científicas e de engenharia, como mineração de dados, eletrônica, automotiva, aeroespacial, marinha, robótica, defesa, aplicações industriais, médicas e de negócios. A computação branda tem três ramos principais: sistemas nebulosos, computação evolutiva e computação neural artificial. A IA é uma área rica em jargões e inspirada biologicamente e, durante anos, a biologia vem se inspirando e aprendendo com a pesquisa em IA. Dito isto, a IA tem inúmeras aplicações na área da saúde, analisando particularmente dados médicos complicados e a relação entre técnicas preventivas e resultados do paciente.

IA vs. Soft Computing: gráfico de comparação

Resumo de Inteligência Artificial I vs. Soft Computing

Tanto a IA quanto a Soft Computing são ferramentas não sistemáticas e guiadas por dados para resolver problemas complexos do mundo real. A maior vantagem da IA ​​é sua capacidade de filtrar grandes volumes de dados no menor tempo possível. A IA tende a resolver problemas no nível humano, como reconhecimento de padrões, resolução de problemas, execução de planos, automação de tarefas analíticas, gerenciamento de ativos, identificação de eficiências, melhoria de desempenho e assim por diante. A computação branda, por outro lado, visa fornecer soluções para problemas complexos do mundo real, que não são modelados matematicamente.