Differenza tra Intelligenza artificiale (AI) e Soft Computing

Differenza tra Intelligenza artificiale (AI) e Soft Computing

La pratica dell’intelligenza artificiale (AI) è stata parte integrante della scienza e dell’ingegneria per secoli, ma è stato solo negli anni ’50 quando è stato esplorato il vero potenziale dell’IA. John McCarthy ha coniato per la prima volta il termine AI nel 1956 e lo ha definito lo stesso di “la scienza e l’ingegneria per creare macchine intelligenti”. I tradizionali sistemi di intelligenza artificiale erano basati sulla logica del primo ordine e sull’elaborazione delle informazioni simboliche che consentivano la creazione di diversi sistemi di riconoscimento di pattern, mentre c’erano altri sistemi basati su quella che si può chiamare la tecnologia Hard Computing. Ma non c’era molto spazio per l’IA in alcune altre aree come la traduzione automatica , che richiedeva un nuovo approccio per lo sviluppo di sistemi intelligenti con un alto livello di MIQ.

Ciò ha dato origine a un nuovo modello computazionale chiamato Soft Computing che, a differenza delle metodologie informatiche tradizionali, rappresenta una raccolta di metodologie come Fuzzy Logic, Evolutionary Computing, Neurocomputing, Probabilistic Computing e Chaotic Computing che ha permesso la soluzione di complessi reali i problemi. È una branca della scienza che mira a costruire macchine intelligenti e più sagge che funzioneranno in un modo simile a quello che possono fare gli esseri umani. La mente umana è l’elemento principale del soft computing. AI è un termine molto più ampio che descrive le applicazioni quando le macchine sono in grado di svolgere attività complesse in un modo che sarebbe considerato intelligente. 

Differenza Intelligenza artificiale (AI) e Soft Computing

Intelligenza artificiale (AI)

L’intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence), spesso chiamata machine intelligence, è la simulazione della funzionalità del cervello umano con le macchine. L’intelligenza artificiale è una delle tecnologie più sofisticate fino ad oggi e anche l’inizio di una nuova era digitale gestita da macchine intelligenti. L’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia; è un’idea di creare macchine intelligenti, quelle che sono intelligenti quanto o più intelligenti degli umani. Bene, il concetto non è nuovo ma è diventato mainstream solo con l’ascesa dei computer digitali. Gran parte dell’intelligenza artificiale una volta era un sogno lontano, ma ora è considerata una tecnologia informatica quotidiana. L’obiettivo finale dell’IA è stimolare l’intelligenza a livello umano nelle macchine.

Soft computing

Il Soft Computing (SC) rappresenta una raccolta di metodologie che consentirebbero soluzioni per problemi complessi del mondo reale. È una combinazione di paradigmi intelligenti, come Fuzzy Logic (FL), Evolutionary Computing (EC), Neurocomputing, Probabilistic Computing e Chaotic Computing, che mirano a sfruttare la tolleranza per incertezza, imprecisione e verità parziale senza perdita di prestazioni ed efficacia per l’uso finale. Il modello di ruolo per SC è la mente umana. In contrasto con le metodologie analitiche convenzionali, i metodi di soft computing imitano la coscienza e la cognizione in molti aspetti diversi. Mira all’accomodamento con l’imprecisione pervasiva del mondo reale. Le tecniche SC prevedono un ruolo fondamentale in varie discipline scientifiche e ingegneristiche.

Differenza tra Intelligenza artificiale (AI) e Soft Computing

Differenza tra AI e Soft Computing

L’intelligenza artificiale è l’arte e la scienza di sviluppare macchine intelligenti con la capacità di pensare, apprendere e rispondere, proprio come gli esseri umani. L’intelligenza artificiale è la simulazione della funzione del cervello umano con le macchine, in particolare i sistemi informatici. Il Soft Computing (SC), d’altra parte, è una raccolta di metodologie che mirano a sfruttare la tolleranza per l’incertezza, l’imprecisione e la verità parziale senza perdita di prestazioni ed efficacia per l’uso finale.

In altre parole, sia l’AI che il Soft Computing sono strumenti non sistematici e basati sui dati per risolvere problemi complessi del mondo reale. Il più grande vantaggio dell’IA è la sua capacità di filtrare enormi volumi di dati nel minor tempo possibile. L’intelligenza artificiale tende a risolvere problemi a livello umano come il riconoscimento di modelli, la risoluzione dei problemi, l’esecuzione di piani, l’automazione delle attività analitiche, la gestione delle risorse, l’identificazione delle efficienze, il miglioramento delle prestazioni e così via. Il soft computing, d’altra parte, mira a fornire soluzioni a problemi complessi del mondo reale, che non sono modellati matematicamente.

Applicazioni di AI e Soft Computing

Le metodologie di soft computing sono ampiamente utilizzate in varie discipline scientifiche e ingegneristiche come data mining, elettronica, automobilistica, aerospaziale, marina, robotica, difesa, applicazioni industriali, mediche e aziendali. Il soft computing ha tre rami principali: sistemi fuzzy, calcolo evolutivo e calcolo neurale artificiale. L’IA è un’area ricca di gergo e biologicamente ispirata e per anni la biologia ha preso ispirazione e imparato dalla ricerca sull’IA. Detto questo, l’intelligenza artificiale ha innumerevoli applicazioni nel settore sanitario, in particolare analizzando dati medici complicati e relazione tra tecniche preventive e risultati dei pazienti.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *