Perbedaan antara AI dan komputasi lunak

Praktik kecerdasan buatan telah menjadi bagian integral dari sains dan teknik selama berabad -abad tetapi tidak sampai tahun 1950 -an ketika potensi sebenarnya dari AI dieksplorasi. John McCarthy pertama kali menciptakan istilah AI pada tahun 1956 dan didefinisikan sama dengan “sains dan teknik membuat mesin cerdas.“Sistem AI tradisional didasarkan pada logika orde pertama dan pemrosesan informasi simbolis yang memungkinkan penciptaan sistem pengenalan pola yang berbeda, sementara ada sistem lain yang didasarkan pada apa yang dapat Anda sebut teknologi komputasi keras. Tetapi tidak ada banyak ruang untuk AI di beberapa bidang lain seperti terjemahan mesin, yang menyerukan pendekatan baru untuk pengembangan sistem cerdas dengan tingkat tinggi MIQ.

Ini memunculkan model komputasi baru yang disebut komputasi lunak yang, yang bertentangan dengan metodologi komputasi tradisional, mewakili kumpulan metodologi seperti logika fuzzy, komputasi evolusioner, komputasi neurokomputasi, komputasi probabilistik, dan komputasi kacau yang memungkinkan solusi dari dunia nyata yang kompleks yang kompleks kompleks yang kompleks kompleks nyata kompleks nyata kompleks nyata kompleks nyata kompleks yang kompleks kompleks yang kompleks kompleks nyata kompleks yang kompleks kompleks kompleks yang kompleks kompleks kompleks nyata masalah. Ini adalah cabang sains yang bertujuan untuk membangun mesin yang cerdas dan lebih bijaksana yang akan bekerja dengan cara yang sama seperti yang dapat dilakukan manusia. Pikiran manusia adalah elemen utama untuk komputasi lunak. AI adalah istilah yang jauh lebih luas yang menggambarkan aplikasi ketika mesin dapat melakukan tugas -tugas rumit dengan cara yang akan dianggap cerdas.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan Buatan (AI), sering disebut kecerdasan mesin, adalah simulasi fungsi otak manusia dengan mesin. AI adalah salah satu teknologi paling canggih hingga saat ini dan juga awal dari era digital baru yang dijalankan oleh mesin pintar. AI bukan hanya teknologi; Ini adalah ide untuk membuat mesin yang cerdas - yang lebih pintar atau lebih pintar dari manusia. Nah, konsepnya bukan hal baru tetapi hanya menjadi arus utama dengan munculnya komputer digital. Sebagian besar AI pernah menjadi mimpi yang jauh tetapi sekarang dianggap sebagai teknologi komputasi sehari -hari. Tujuan akhir AI adalah untuk merangsang kecerdasan tingkat manusia dalam mesin.

Apa itu komputasi lunak?

Soft Computing (SC) mewakili kumpulan metodologi yang akan memungkinkan solusi untuk masalah dunia nyata yang kompleks. Ini adalah kombinasi paradigma cerdas, seperti logika fuzzy (FL), komputasi evolusioner (EC), komputasi neurokomputasi, komputasi probabilistik, dan komputasi kacau, yang bertujuan untuk mengeksploitasi toleransi terhadap ketidakpastian, ketidaktepatan, dan kebenaran parsial tanpa kehilangan kinerja dan efektivitas untuk akhirnya digunakan. Model peran untuk SC adalah pikiran manusia. Berbeda dengan metodologi analitik konvensional, metode komputasi lunak meniru kesadaran dan kognisi dalam beberapa hal yang berbeda. Ini bertujuan akomodasi dengan ketidaktepatan dunia nyata yang meresap. Teknik SC merencanakan peran mendasar di berbagai disiplin ilmu dan teknik.

Perbedaan antara AI dan komputasi lunak

Definisi

- Kecerdasan buatan adalah seni dan ilmu pengembangan mesin cerdas dengan kemampuan untuk berpikir, belajar dan merespons, seperti halnya manusia. AI adalah simulasi fungsi otak manusia dengan mesin, terutama sistem komputer. Soft Computing (SC), di sisi lain, adalah kumpulan metodologi yang bertujuan untuk mengeksploitasi toleransi untuk ketidakpastian, ketidaktepatan, dan kebenaran parsial tanpa kehilangan kinerja dan efektivitas untuk penggunaan akhir.

Sasaran

- Tujuan utama AI adalah untuk membuat mesin, terutama sistem komputer, yang menunjukkan kecerdasan tingkat manusia - yaitu kemampuan untuk belajar, memahami, berperilaku dan bereaksi seperti manusia. Idenya adalah membuat mesin pintar dalam banyak tugas yang melibatkan penalaran dan pemikiran. Di sisi lain, pikiran manusia adalah elemen utama untuk komputasi lunak. Idenya sangat mirip - untuk membuat mesin cerdas untuk memberikan solusi untuk masalah dunia nyata yang kompleks, yang tidak dimodelkan secara matematis.

Peran

- AI memainkan peran mendasar dalam menemukan bagian yang hilang antara masalah dunia nyata yang menarik. AI menghambat kemampuan kognitif seperti kemampuan untuk mengamati dan belajar dari pengalaman, dan melakukan tugas seperti manusia, dalam mesin. AI meniru otak manusia dalam robot, memungkinkannya untuk menjalankan fungsi seperti pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. Komputasi lunak terdiri dari teknik yang diilhami oleh penalaran manusia dan memiliki potensi dalam menangani ketidaktepatan, ketidakpastian dan kebenaran parsial.

Aplikasi

- Metodologi komputasi lunak digunakan secara luas di berbagai disiplin ilmu sains dan teknik seperti penambangan data, elektronik, otomotif, kedirgantaraan, kelautan, robotika, pertahanan, industri, aplikasi medis dan bisnis. Komputasi lunak memiliki tiga cabang utama: sistem fuzzy, perhitungan evolusi, dan komputasi saraf buatan. AI adalah area yang kaya jargon dan terinspirasi secara biologis dan selama bertahun-tahun, biologi telah mengambil inspirasi dan pembelajaran dari penelitian AI. Yang sedang berkata, AI memiliki banyak aplikasi dalam perawatan kesehatan, terutama menganalisis data medis yang rumit dan hubungan antara teknik pencegahan dan hasil pasien.

Ai vs. Komputasi lunak: Bagan perbandingan

Ringkasan Kecerdasan Buatan I VS. Komputasi lunak

Baik AI dan komputasi lunak adalah alat non-sistematis, yang digerakkan data untuk memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks. Keuntungan terbesar dari AI adalah kemampuannya untuk memfilter volume data yang sangat besar dalam waktu sesedikit mungkin. AI cenderung menyelesaikan masalah tingkat manusia seperti pengenalan pola, pemecahan masalah, eksekusi rencana, mengotomatiskan tugas analitik, manajemen aset, mengidentifikasi efisiensi, peningkatan kinerja, dan sebagainya. Komputasi lunak, di sisi lain, bertujuan untuk memberikan solusi untuk masalah dunia nyata yang kompleks, yang tidak dimodelkan secara matematis.