傳統的電子計算往往是黑白的。當用二進制代碼工作時,除了簡單的“是或否”答案外,沒有其他任何可能。雖然這可能是許多任務的適當計算方法,但軟計算采用了不同的方法。簡言之,軟計算允許計算機在其工作中具有一定程度的不...
傳統的電子計算往往是黑白的。當用二進制代碼工作時,除了簡單的“是或否”答案外,沒有其他任何可能。雖然這可能是許多任務的適當計算方法,但軟計算采用了不同的方法。簡言之,軟計算允許計算機在其工作中具有一定程度的不精確性。有些人可能將其等同于人工智能,因為它與人腦的工作方式相似。從人類的角度來看,軟計算在計算機處理中引入了妥協,這在硬計算中是不存在的。有時,一個問題的答案可能是“是”或“否”,但還沒有足夠的信息來確定答案是什么。面對這種情況的傳統計算機只會停下來等待有足夠的信息來得出精確的結論。軟計算是,從本質上講,計算機在獲得更多信息之前,能夠提供“也許”的答案,甚至是有根據地猜測答案,簡單地說,二加二的和等于四。說二加二的和在三到五之間也是正確的。當然,目標是找出最精確的答案。而計算機可能會忽略第二個選擇,即軟計算,如果處理得當,將把這個答案視為一個潛在的選擇。雖然計算機仍然會選擇可用的最精確的答案,但如果不是所有的數字都是確定的,它會考慮作出估計。要得出它的答案或對答案的評估,計算機將使用許多不同的學科其中最著名的五個是“模糊”系統、進化計算、概率推理、機器學習和神經網絡。通過使用許多不同的計算方法來分析一個問題,計算機最終可能會對一個最初沒有精確答案的問題給出一個精確的答案。實際上,計算機產生了一個沒有預先編程的答案。從計算機科學的角度,也可能從生物學的角度來看,這可以被認為是學習,或者人工智能。有些人可能會爭辯說,答案的路徑是預先編好的,不管答案是不是,因此不構成真正的智能。這是否構成真正的智能是一個哲學問題,這可能在很大程度上取決于個人的觀點。計算機科學領域普遍對軟計算的可能性及其潛在的好處感到興奮。它可能會使機器人技術發生革命性的變化制造更多更像生命的假肢,更容易使用,移動更自然。軟計算也可以應用于許多其他領域,如醫學、工程和物理
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發表于 2020-08-06 18:55
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- 分類:電腦網絡