Unterschied zwischen KI und Soft Computing

Die Praxis der künstlichen Intelligenz ist seit Jahrhunderten ein wesentlicher Bestandteil von Wissenschaft und Ingenieurwesen, aber erst in den 1950er Jahren wurde das wahre Potenzial der KI untersucht. John McCarthy prägte den Begriff KI 1956 zuerst und definierte das Gleiche wie „die Wissenschaft und Ingenieurwesen der Herstellung intelligenter Maschinen.„Traditionelle KI-Systeme basierten auf Logik und symbolischer Informationsverarbeitung erster Ordnung, die die Erstellung verschiedener Mustererkennungssysteme ermöglichten, während es andere Systeme gab, die auf dem basierten, was Sie als Hard-Computing-Technologie bezeichnen können. In einigen anderen Bereichen wie maschineller Übersetzung, die einen neuen Ansatz für die Entwicklung intelligenter Systeme mit einem hohen MiQ -Maß an KI forderten, gab es jedoch nicht viel Spielraum für KI.

Dies führte zu einem neuen Computermodell namens Soft Computing, das im Gegensatz zu herkömmlichen Rechenmethoden eine Sammlung von Methoden darstellt Probleme. Es ist ein Wissenschaftszweig, der darauf abzielt, intelligente und klügere Maschinen aufzubauen, die auf ähnliche Weise funktionieren wie Menschen. Der menschliche Geist ist das Hauptelement für Soft Computing. KI ist ein viel breiterer Begriff, der Anwendungen beschreibt, wenn Maschinen komplexe Aufgaben auf eine Weise ausführen können, die als intelligent angesehen wird.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI), oft als maschinell Intelligenz bezeichnet, ist die Simulation der Funktionalität des menschlichen Gehirns mit Maschinen. KI ist eine der anspruchsvollsten Technologien bis heute und auch der Beginn einer neuen digitalen Ära, die von intelligenten Maschinen betrieben wird. KI ist nicht nur eine Technologie; Es ist eine Idee, intelligente Maschinen zu erstellen - diejenigen, die so schlau wie oder schlauer sind als Menschen. Nun, das Konzept ist nicht neu, aber es wurde nur mit dem Aufstieg digitaler Computer ein Mainstream. Ein einziger ferner Traum war ein Groß. Das ultimative Ziel von AI ist es, Intelligenz auf menschlicher Ebene in Maschinen zu stimulieren.

Was ist Soft Computing?

Soft Computing (SC) stellt eine Sammlung von Methoden dar, die Lösungen für komplexe reale Probleme ermöglichen. Es ist eine Kombination von intelligenten Paradigmen wie Fuzzy Logic (FL), Evolutionary Computing (EC), Neurocomputing, probabilistisch für den Endverbrauch. Das Vorbild für SC ist der menschliche Geist. Im Gegensatz zu herkömmlichen analytischen Methoden imitieren Soft Computing -Methoden das Bewusstsein und die Wahrnehmung in verschiedener Hinsicht. Es zielt auf eine Unterbringung mit der allgegenwärtigen Ungenauigkeit der realen Welt ab. SC -Techniken planen eine grundlegende Rolle in verschiedenen Wissenschafts- und Ingenieurdisziplinen.

Unterschied zwischen KI und Soft Computing

Definition

- Künstliche Intelligenz ist die Kunst und Wissenschaft, intelligente Maschinen mit der Fähigkeit zu denken, zu lernen und zu reagieren, ähnlich wie Menschen. KI ist die Simulation der menschlichen Gehirnfunktion mit Maschinen, insbesondere Computersystemen. Soft Computing (SC) hingegen ist eine Sammlung von Methoden, die darauf abzielen.

Ziel

- Das ultimative Ziel der KI ist es, Maschinen, insbesondere Computersysteme, die Intelligenz auf Menschenebene aufweisen - das Lernen, Verstehen, Verhalten und Reagieren wie Menschen. Die Idee ist, Maschinen in einer Vielzahl von Aufgaben, die Argumentation und Denken beinhalten. Andererseits ist der menschliche Geist das Hauptelement für Soft Computing. Die Idee ist ziemlich ähnlich - intelligente Maschinen zu erstellen, um Lösungen für komplexe reale Probleme bereitzustellen, die nicht mathematisch modelliert werden.

Rolle

- KI spielt eine grundlegende Rolle bei der Suche nach fehlenden Teilen zwischen den interessanten realen Problemen. AI hemmt kognitive Fähigkeiten wie die Fähigkeit, in Maschinen zu beobachten und aus Erfahrungen zu lernen und menschliche Aufgaben auszuführen. KI ahmt das menschliche Gehirn in einem Roboter nach und ermöglicht es, Funktionen wie Entscheidungsfindung und Problemlösung auszuführen. Soft Computing umfasst Techniken, die vom menschlichen Denken inspiriert sind und das Potenzial für die Umgang mit Ungenauigkeit, Unsicherheit und teilweise Wahrheit haben.

Anwendungen

- Soft Computing -Methoden werden in verschiedenen Wissenschafts- und Ingenieurdisziplinen wie Data Mining, Elektronik, Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Marine-, Robotik-, Verteidigung, Industrie-, Medizin- und Wirtschaftsanwendungen häufig angewendet. Soft Computing verfügt über drei Hauptzweige: Fuzzy -Systeme, evolutionäre Berechnung und künstliches Neural Computing. AI ist ein jargonreiches Gebiet und biologisch inspiriert und seit Jahren lässt sich die Biologie inspirieren und lernt von der KI-Forschung. AI hat jedoch unzählige Anwendungen im Gesundheitswesen, insbesondere die Analyse komplizierter medizinischer Daten und Beziehung zwischen Präventionstechniken und Patientenergebnissen.

Ai vs. Soft Computing: Vergleichstabelle

Zusammenfassung der künstlichen Intelligenz i vs. Soft Computing

Sowohl KI als auch Soft Computing sind nicht-systematische, datengesteuerte Tools, um komplexe reale Probleme zu lösen. Der größte Vorteil der KI ist die Fähigkeit, massive Datenmengen in der geringsten Zeit zu filtern. KI neigt dazu, Probleme auf Menschenebene wie Mustererkennung, Problemlösung, Planausführung, Automatisierung von Analyseaufgaben, Vermögensverwaltung, Identifizierung von Effizienz, Leistungsverbesserung usw. zu lösen. Soft Computing hingegen zielt darauf ab, Lösungen für komplexe reale Probleme bereitzustellen, die nicht mathematisch modelliert werden.