Atšķirība starp AI un mīksto datoru

Mākslīgā intelekta prakse ir bijusi neatņemama zinātnes un inženierijas sastāvdaļa gadsimtiem ilgi, taču tikai 1950. gados tika izpētīts AI patiesais potenciāls. Džons Makartijs pirmo reizi izgudroja terminu AI 1956. gadā un definēja to pašu kā “inteliģentu mašīnu izgatavošanas zinātne un inženierija”. Tradicionālās AI sistēmas bija balstītas uz pirmās kārtas loģiku un simbolisku informācijas apstrādi, kas ļāva izveidot dažādas modeļa atpazīšanas sistēmas, turpretī bija arī citas sistēmas, kuru pamatā bija tā saucamā cietās skaitļošanas tehnoloģija. Bet dažās citās jomās, piemēram, mašīntulkošanā, AI nebija daudz iespēju, kas prasīja jaunu pieeju inteliģento sistēmu izstrādei ar augstu MIQ.

Tas radīja jaunu skaitļošanas modeli ar nosaukumu Soft Computing, kas atšķirībā no tradicionālajām skaitļošanas metodikām pārstāv tādu metodoloģiju kopumu kā izplūdušā loģika, evolucionārā skaitļošana, neirokomponēšana, varbūtējā skaitļošana un haotiskā skaitļošana, kas ļāva atrisināt sarežģītu reālo pasauli. problēmas. Tā ir zinātnes nozare, kuras mērķis ir izveidot inteliģentas un gudrākas mašīnas, kas darbosies līdzīgi kā cilvēki. Cilvēka prāts ir mīkstas skaitļošanas galvenais elements. AI ir daudz plašāks termins, kas apraksta lietojumprogrammas, kad mašīnas spēj veikt sarežģītus uzdevumus veidā, kas tiek uzskatīts par viedu.

Kas ir mākslīgais intelekts?

Mākslīgais intelekts (AI), ko bieži sauc par mašīninformāciju, ir cilvēka smadzeņu funkcionalitātes modelēšana ar mašīnām. AI ir viena no vismodernākajām tehnoloģijām līdz šim, kā arī jauna digitālā laikmeta sākums, kuru vada viedās mašīnas. AI nav tikai tehnoloģija; tā ir ideja par inteliģentu mašīnu izveidi - tās, kas ir tikpat gudras vai gudrākas par cilvēkiem. Nu, jēdziens nav jauns, bet tas kļuva populārs tikai līdz ar digitālo datoru parādīšanos. Liela daļa AI kādreiz bija tāls sapnis, bet tagad to uzskata par ikdienas skaitļošanas tehnoloģiju. AI galvenais mērķis ir cilvēka līmeņa intelekta stimulēšana mašīnās.

Kas ir mīkstā skaitļošana?

Mīkstā skaitļošana (SC) ir metodoloģiju kopums, kas ļautu rast risinājumus sarežģītām reālās pasaules problēmām. Tā ir inteliģentu paradigmu kombinācija, piemēram, izplūdušā loģika (FL), evolucionārā skaitļošana (EC), neirokomponēšana, varbūtējā skaitļošana un haotiskā skaitļošana, kuras mērķis ir izmantot toleranci pret nenoteiktību, neprecizitāti un daļēju patiesību, nezaudējot veiktspēju un efektivitāti galapatēriņam. SC parauga modelis ir cilvēka prāts. Pretstatā ierastajām analītiskajām metodoloģijām, mīksto skaitļošanas paņēmieni atdarina apziņu un izziņu dažādos aspektos. Tās mērķis ir izmitināšana ar visaptverošo reālās pasaules neprecizitāti. SC metodes plāno galveno lomu dažādās zinātnes un inženierzinātņu disciplīnās.

Atšķirība starp AI un mīksto datoru

Definīcija

- Mākslīgais intelekts ir māksla un zinātne, kas izstrādā intelektuālas mašīnas ar spēju domāt, mācīties un reaģēt, līdzīgi kā cilvēki. AI ir cilvēka smadzeņu funkcijas imitēšana ar mašīnām, īpaši ar datorsistēmām. Soft Computing (SC), no otras puses, ir metodoloģiju kopums, kuras mērķis ir izmantot toleranci pret nenoteiktību, neprecizitāti un daļēju patiesību, nezaudējot veiktspēju un efektivitāti galapatēriņā..

Mērķis

- AI galvenais mērķis ir radīt mašīnas, jo īpaši datorsistēmas, kas uzrāda cilvēka līmeņa inteliģenci - tas ir, spēju mācīties, saprast, izturēties un reaģēt tāpat kā cilvēki. Ideja ir padarīt mašīnas gudras daudzos uzdevumos, kas saistīti ar domāšanu un domāšanu. No otras puses, cilvēka prāts ir mīkstas skaitļošanas galvenais elements. Ideja ir diezgan līdzīga - radīt inteliģentas mašīnas, lai nodrošinātu risinājumus sarežģītām reālās pasaules problēmām, kuras nav matemātiski modelētas.

Loma

- AI ir būtiska loma, meklējot trūkstošos gabalus starp interesantām reālās pasaules problēmām. AI kavē kognitīvās spējas, piemēram, spēju novērot un mācīties no pieredzes un veikt cilvēkiem līdzīgus uzdevumus mašīnās. AI imitē cilvēka smadzenes robotā, ļaujot tam veikt tādas funkcijas kā lēmumu pieņemšana un problēmu risināšana. Mīkstā skaitļošana ietver metodes, kuras iedvesmo cilvēka apsvērumi un kuras var tikt galā ar neprecizitāti, nenoteiktību un daļēju patiesību.

Lietojumprogrammas

- Mīkstās skaitļošanas metodes tiek plaši izmantotas dažādās zinātnes un inženierzinātņu disciplīnās, piemēram, datu ieguvē, elektronikā, automobiļu, kosmosa, jūras, robotikā, aizsardzības, rūpniecības, medicīnas un biznesa lietojumos. Mīkstai skaitļošanai ir trīs galvenās nozares: izplūdušās sistēmas, evolucionārā aprēķināšana un mākslīgā neironu skaitļošana. AI ir žargoniem bagāta teritorija, kas ir bioloģiski iedvesmota, un bioloģija jau gadiem ilgi gūst iedvesmu un mācās no AI pētījumiem. Tomēr jāsaka, ka AI ir neskaitāmas lietojumprogrammas veselības aprūpē, jo īpaši, analizējot sarežģītus medicīniskos datus un saistību starp profilakses metodēm un pacientu rezultātiem.

AI salīdzinājumā ar mīksto skaitļošanu: salīdzināšanas diagramma

Kopsavilkums par mākslīgo intelektu I pret mīksto datoru

Gan AI, gan mīkstā skaitļošana ir nesistemātiski, uz datiem balstīti rīki, lai atrisinātu sarežģītas reālās pasaules problēmas. AI lielākā priekšrocība ir spēja pēc iespējas īsākā laikā filtrēt apjomīgus datu apjomus. AI tiecas risināt tādas cilvēka līmeņa problēmas kā modeļa atpazīšana, problēmu risināšana, plāna izpilde, analītisko uzdevumu automatizēšana, aktīvu pārvaldīšana, efektivitātes noteikšana, darbības uzlabošana utt. Savukārt mīkstā skaitļošana paredz piedāvāt risinājumus sarežģītām reālās pasaules problēmām, kuras nav matemātiski modelētas.