Soft computing
Această intrare sau secțiune despre aplicațiile de calculator nu menționează sursele necesare sau cei prezenți sunt insuficienți . |
Tehnicile de soft computing urmăresc să evalueze, să decidă, să controleze și să calculeze într-un context imprecis și vag, emulând și folosind capacitatea ființelor umane de a efectua activitățile menționate mai sus pe baza experienței lor. Soft computingul profită de caracteristicile celor trei ramuri principale ale sale:
- capacitatea de a modela și controla sisteme incerte și complexe, precum și de a reprezenta cunoștințele în mod eficient prin descrieri lingvistice tipice teoriei mulțimilor fuzzy ;
- capacitatea de optimizare a algoritmilor genetici al căror calcul este inspirat din legile de selecție și mutație tipice organismelor vii;
- capacitatea de a învăța relații funcționale complexe ale rețelelor neuronale , inspirate de cele ale țesuturilor cerebrale.
Potrivit lui Lotfi Zadeh , „ o tendință de creștere a vizibilității este constituită de utilizarea logicii fuzzy în combinație cu calculul neuronal și algoritmii genetici. Soft computing. Spre deosebire de metodele tradiționale sau hard computing, soft computing își propune să se adapteze la imprecizia omniprezentă a lumii reale. Principiul său de îndrumare poate fi exprimat după cum urmează: exploatarea toleranței pentru imprecizie, incertitudine și adevăruri parțiale pentru a obține tractabilitate, robustețe și în anii următori, calculul soft va juca probabil un rol din ce în ce mai important în concepția și proiectarea sistemelor al căror MIQ (Intelectual Quotient of Machine) este mult mai mare decât cel al sistemelor convenționale, printre diferitele combinații de soft metodologii de calcul ng, cel cu o vizibilitate mai mare în acest moment este fuziunea dintre logica fuzzy și calculul neuronal, care duce la așa-numitele sisteme neuro-fuzzy. În contextul logicii fuzzy, astfel de sisteme joacă un rol deosebit de important în procesul de inducere a regulilor pornind de la observare ".
Potrivit lui Kohonen , totuși, se poate argumenta că: „ soft computing, real-computing etc. sunt denumiri comune pentru anumite forme de procesare naturală a informațiilor care își au originea în biologie. Logică fuzzy și probabilistică, rețele neuronale, algoritmi genetici etc., pe de altă parte, sunt formalisme teoretice alternative prin care schemele de calcul și algoritmii pot fi definiți în aceste scopuri ".
Prin urmare, cele trei tehnici menționate, care ar trebui să fie complementare și nu competitive față de cele tradiționale, constituie nucleul soft computingului și un nou mod de a aborda problema inteligenței mașinilor. Printre trăsăturile sale caracteristice găsim, de fapt, date incerte, ambigue sau incomplete, paralelism masiv, aleatoriu, soluții aproximative și sisteme adaptive.
Pe scurt, comparând calculul clasic cu cel moale, rezultă următoarea schemă:
| Calcul clasic | Calcul ușor |
|---|---|
| Programabil rigid | Antrenabil și adaptabil |
| Bazat pe logica binară | Bazat pe logica valorilor multiple |
| Determinat | Probabilist sau neclar |
| Setați datele exacte | Pe baza datelor incerte, ambigue sau incomplete |
| Funcționând în serie | Funcționând în paralel |
| Oferă rezultate precise | Oferă rezultate aproximative |
În cele din urmă, metodologiile constitutive ale soft computingului sunt, de asemenea, unite de o altă caracteristică și tocmai de dependența de disponibilitatea unor puteri de calcul considerabile: toate presupun, de fapt, un efort de calcul semnificativ, pe care doar calculatoarele electronice moderne l-au făcut posibil să se susțină. în vremuri nu prohibitive.
| Controlul autorității | Tezaur BNCF 60722 · LCCN (EN) sh96004789 · BNF (FR) cb13513783t (data) · NDL (EN, JA) 01.182.274 |
|---|
