人工智能与软计算的区别

AI（人工智能）和软计算都使用数据驱动、灵活和非系统化的工具来解决问题。人工智能和软计算之间最基本的区别在于，人工智能用于开发智能系统，而软计算用于解决实际问题。

在本文中，我们将讨论人工智能和软计算之间的一些重要区别。但在那之前，让我们先了解一些基础知识，以便更容易理解它们之间的区别。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是一门致力于制造机器智能的科学。根据人工智能之父约翰·麦卡锡的说法，它是制造智能机器或智能计算机程序的科学和工程。因此，人工智能是一项使计算机或嵌入式计算机设备能够像人类一样智能思考的技术。它利用图像处理、认知科学、神经系统、机器学习等。

人工智能使机器能够像人类一样在各种情况下表现。它试图解决类似人类的问题，例如游戏、自然语言处理、专家系统、视觉系统等。

软计算是一种计算模型，旨在解决非线性问题。它有助于解决需要人类智能才能解决的问题。概率模型、模糊逻辑、神经网络、进化算法都是软计算的一部分。

软计算使用灵活的、非刚性的工具，如模糊逻辑、统计工具或神经网络来解决当前的计算、科学、工程和经济问题。更具体地说，软计算用于解决那些无法使用数学方程和算法解决的问题。软计算是一项较新的技术，专注于解决问题。

以下是人工智能与软计算之间的一些重要区别：

因素	人工智能 (Artificial Intelligence)	软计算 (Soft Computing)
概念	人工智能的目标是使机器变得智能。	软计算处理具有容忍度的问题，例如不确定性、不精确性、部分真理等。
分支	人工智能有以下主要分支。认知计算计算机视觉机器学习神经网络深度学习自然语言处理	软计算有以下主要分支。概率模型多值和模糊逻辑神经网络进化算法
应用	人工智能的应用不胜枚举。人工智能用于医疗保健、金融、汽车、数据安全等领域来分析复杂数据。	软计算用于工程学科，如数据挖掘、汽车等。
目标	人工智能的目标是使机器变得智能。	软计算处理不精确性和概率。
输入	人工智能需要适当的数据来分析和行动。	软计算可以处理模糊和嘈杂的数据。

这里需要注意的人工智能和软计算之间最显著的区别是，人工智能的目标是使机器变得智能，而软计算则处理与容忍度水平相关的问题，例如不确定性、不精确性、部分真理等。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于: 2022年11月24日

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