A computação suave é um ramo da inteligência artificial que lida com soluções aproximadas para problemas difíceis. É uma combinação de métodos matemáticos e heurísticos que podem ser utilizados para encontrar soluções que não são necessariamente precisas ou ideais, mas que são suficientemente boas para muitos fins.
A computação suave inclui técnicas como lógica difusa, redes neurais e algoritmos evolutivos. Estes métodos podem lidar com dados imprecisos e situações incertas, e podem encontrar soluções que não são necessariamente as melhores possíveis, mas que são boas o suficiente para muitos propósitos. O que é um exemplo de computação difícil? A computação dura é um ramo da IA que lida com o projeto e desenvolvimento de algoritmos e sistemas que podem resolver problemas complexos de uma maneira confiável e eficiente. Métodos de computação dura são frequentemente usados quando as técnicas tradicionais de IA, como sistemas baseados em regras e redes neurais, não são bem adequadas para a tarefa em questão.
Alguns exemplos de métodos de computação dura incluem algoritmos evolutivos, métodos de satisfação de restrições, e solucionadores de satisfação. Esses métodos são frequentemente usados para resolver problemas em campos como engenharia, logística e finanças. O que é computação pesada? A computação dura é um ramo da inteligência artificial que lida com o design e desenvolvimento de algoritmos e arquiteturas para sistemas inteligentes. Também se preocupa com a implementação destes sistemas em plataformas de hardware dedicadas.
O que é soft e hard computing?
Soft computing é uma metodologia computacional que lida com imprecisão, incerteza e verdade parcial. É utilizada em áreas onde as metodologias computacionais tradicionais (isto é, hard computing) não são eficazes, como no processamento de linguagem natural, reconhecimento de padrões e tomada de decisões.
A computação dura, por outro lado, é uma metodologia computacional que lida com dados precisos e certos. É utilizada em áreas onde as metodologias computacionais tradicionais são eficazes, como em matemática e engenharia.
O que são tipos de computação soft?
Soft computing é um ramo da inteligência artificial que lida com soluções aproximadas, ou inexatas, para problemas computacionais difíceis. É um conjunto de técnicas que podem ser usadas para resolver problemas que são difíceis ou impossíveis de resolver usando métodos computacionais tradicionais (ou seja, difíceis).
Algumas das técnicas mais populares utilizadas na computação suave incluem lógica difusa, redes neurais e computação evolutiva. Estas técnicas são frequentemente usadas em combinação umas com as outras, e com técnicas tradicionais de computação dura, para resolver problemas complexos.
Quem introduziu a computação suave?
Nos primeiros tempos da pesquisa de inteligência artificial, as abordagens de computação dura eram usadas para tentar construir sistemas inteligentes. Essas abordagens se baseavam em lógica formal e modelos matemáticos para capturar e processar informações. No entanto, rapidamente se tornou evidente que estas abordagens não eram adequadas para lidar com o tipo de dados confusos e não estruturados que são comuns no mundo real.
Em resposta a isso, um novo campo de pesquisa chamado soft computing surgiu na década de 1980. As abordagens de soft computing são concebidas para lidar com dados imprecisos, incompletos e incertos. Elas fazem uso de técnicas como lógica fuzzy, redes neurais e computação evolutiva.
Não há uma única pessoa que possa ser creditada com a introdução da computação suave. No entanto, algumas das figuras-chave no campo incluem Lotfi Zadeh, que desenvolveu a lógica fuzzy, e Geoffrey Hinton, que fez um trabalho pioneiro em redes neurais.