Diferencia entre la IA y la computación blanda

La práctica de la inteligencia artificial ha sido una parte integral de la ciencia y la ingeniería durante siglos, pero no fue hasta la década de 1950 cuando se exploró el verdadero potencial de la IA. John McCarthy acuñó por primera vez el término IA en 1956 y definió lo mismo que "la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes."Los sistemas de IA tradicionales se basaron en el procesamiento de información de la lógica de primer orden y la información simbólica que permitió la creación de diferentes sistemas de reconocimiento de patrones, mientras que se han basado en otros sistemas que se basaron en lo que puede llamar la tecnología de computación dura. Pero no había mucho alcance para la IA en otras áreas, como la traducción automática, que requería un nuevo enfoque para el desarrollo de sistemas inteligentes con un alto nivel de MIQ.

Esto dio lugar a un nuevo modelo computacional llamado computación blanda que, a diferencia de las metodologías de computación tradicionales, representa una colección de metodologías como la lógica difusa, la computación evolutiva, la neurocomputación, la computación probabilística y la computación caótica que permitió la solución de la solución de todo el mundo real. problemas. Es una rama de la ciencia que tiene como objetivo construir máquinas inteligentes y más sabias que funcionen de manera similar a la que los seres humanos pueden hacer. La mente humana es el elemento principal para la computación suave. La IA es un término mucho más amplio que describe las aplicaciones cuando las máquinas pueden llevar a cabo tareas complejas de una manera que se consideraría inteligente.

¿Qué es la inteligencia artificial??

La inteligencia artificial (IA), a menudo llamada inteligencia de la máquina, es la simulación de la funcionalidad del cerebro humano con máquinas. AI es una de las tecnologías más sofisticadas hasta la fecha y también el comienzo de una nueva era digital dirigida por máquinas inteligentes. AI no es solo una tecnología; Es una idea de crear máquinas inteligentes, las que son tan inteligentes como o más inteligentes que los humanos. Bueno, el concepto no es nuevo, pero solo se convirtió en la corriente principal con el aumento de las computadoras digitales. Gran parte de la IA fue una vez un sueño lejano, pero ahora se considera la tecnología informática cotidiana. El objetivo final de la IA es estimular la inteligencia a nivel humano en las máquinas.

¿Qué es la computación suave??

Soft Computing (SC) representa una colección de metodologías que permitirían soluciones para problemas complejos del mundo real. Es una combinación de paradigmas inteligentes, como la lógica difusa (FL), la computación evolutiva (EC), la neurocomputación, la computación probabilística y la computación caótica, que tienen como objetivo explotar la tolerancia a la incertidumbre, la imprecisión y la verdad parcial sin pérdida de rendimiento y efectividad de la efectividad Para el uso final. El modelo a seguir para SC es la mente humana. A diferencia de las metodologías analíticas convencionales, los métodos de computación blanda imitan la conciencia y la cognición en varios aspectos diferentes. Su objetivo es alojamiento con la imprecisión generalizada del mundo real. Las técnicas SC planifican un papel fundamental en varias disciplinas de ciencia e ingeniería.

Diferencia entre la IA y la computación blanda

Definición

- La inteligencia artificial es el arte y la ciencia del desarrollo de máquinas inteligentes con la capacidad de pensar, aprender y responder, al igual que los seres humanos. La IA es la simulación de la función del cerebro humano con máquinas, especialmente los sistemas informáticos. Soft Computing (SC), por otro lado, es una colección de metodologías que tiene como objetivo explotar la tolerancia a la incertidumbre, la imprecisión y la verdad parcial sin pérdida de rendimiento y efectividad para el uso final.

Meta

- El objetivo final de la IA es crear máquinas, particularmente sistemas informáticos, que exhiben inteligencia a nivel humano, esa es la capacidad de aprender, comprender, comportarse y reaccionar como seres humanos. La idea es hacer que las máquinas sean inteligentes en una multitud de tareas que implican razonamiento y pensamiento. Por otro lado, la mente humana es el elemento principal para la computación suave. La idea es bastante similar: crear máquinas inteligentes para proporcionar soluciones a problemas complejos del mundo real, que no se modelan matemáticamente.

Role

- La IA juega un papel fundamental en la búsqueda de piezas faltantes entre los interesantes problemas del mundo real. AI inhibe las habilidades cognitivas como la capacidad de observar y aprender de las experiencias, y realizar tareas similares a los humanos, en las máquinas. AI imita el cerebro humano en un robot, lo que le permite ejecutar funciones como la toma de decisiones y la resolución de problemas. La informática suave comprende técnicas inspiradas en el razonamiento humano y tienen el potencial en el manejo de la imprecisión, la incertidumbre y la verdad parcial.

Aplicaciones

- Las metodologías de computación blanda se utilizan ampliamente en diversas disciplinas de ciencia e ingeniería, como minería de datos, electrónica, automotriz, aeroespacial, marina, robótica, defensa, de defensa, industriales, médicos y comerciales. La computación blanda tiene tres ramas principales: sistemas difusos, computación evolutiva y computación neuronal artificial. AI es un área rica en jerga e inspirada biológicamente y durante años, la biología ha estado inspirando y aprendiendo de la investigación de IA. Dicho esto, la IA tiene innumerables aplicaciones en atención médica, particularmente analizando datos médicos complicados y una relación entre las técnicas preventivas y los resultados del paciente.

Ai vs. Computación suave: tabla de comparación

Resumen de la inteligencia artificial I vs. Computación suave

Tanto la IA como la computación blanda son herramientas no sistemáticas basadas en datos para resolver problemas complejos del mundo real. La mayor ventaja de la IA es su capacidad para filtrar volúmenes masivos de datos en el menor tiempo posible. La IA tiende a resolver problemas a nivel humano, como el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, la ejecución del plan, la automatización de tareas analíticas, la gestión de activos, la identificación de la eficiencia, la mejora del rendimiento, etc. La computación suave, por otro lado, tiene como objetivo proporcionar soluciones a problemas complejos del mundo real, que no se modelan matemáticamente.