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A lágy számítási modell (soft computing) a mesterséges intelligencia kutatásának egyik kiemelkedő területe. Három kutatási irányzatot foglal magába: neurális hálózat, genetikus algoritmus és fuzzy logika E három területet magába foglaló lágy számítási modell kiinduló alapgondolata a biológiai inspirációjú információfeldolgozás.
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Het begrip soft computing, geïntroduceerd door Lotfi A. Zadeh, omvat een verzameling complementaire wiskundige technieken waaronder vage logica, neuraal netwerk, genetisch algoritme, en probabilistisch redeneren, die samen moeten bijdragen tot de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie systemen. Soft computing combineert wiskundige technieken die computers helpen om te gaan met onzekerheid, onnauwkeurigheid, vaagheid en onvolledigheid van informatie. Door de combinatie van complementaire technieken kan men het systeem verschillende vaardigheden meegeven, bijvoorbeeld: lerend vermogen door gebruik van neurale netwerken en structuur geven aan vage eigenschappen en hun verbanden middels vage logica (neuro-fuzzy systemen).
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I recenti sviluppi in alcuni campi di ricerca hanno contribuito all’istituzione di una nuova disciplina scientifica che ha consentito un notevole rinnovamento nei settori tradizionali dell’intelligenza artificiale: tale disciplina è nota come soft computing. Le tecniche di soft computing si prefiggono di valutare, decidere, controllare e calcolare in un ambito impreciso e vago emulando e utilizzando la capacità degli esseri umani di eseguire le suddette attività sulla base della loro esperienza. Il soft computing si avvale delle caratteristiche delle sue tre principali branche: la possibilità di modellare e di controllare sistemi incerti e complessi, nonché di rappresentare la conoscenza in maniera efficiente attraverso le descrizioni linguistiche tipiche della teoria degli insiemi fuzzy; la capacità d’ottimizzazione degli algoritmi genetici la cui computazione si ispira alle leggi di selezione e mutazione tipiche degli organismi viventi; la capacità di apprendere complesse relazioni funzionali delle reti neurali, ispirate a quelle proprie dei tessuti cerebrali. Secondo Lotfi Zadeh, "una tendenza di visibilità crescente è costituita dall’uso della logica fuzzy in combinazione con il calcolo neurale e gli algoritmi genetici. Più in generale, la fuzzy logic, le reti neurali e gli algoritmi genetici possono considerarsi i principali costituenti di ciò che potrebbe essere definito calcolo soft. A differenza dei metodi di calcolo tradizionali o hard, il soft computing si prefigge lo scopo di adattarsi alla pervasiva imprecisione del mondo reale. Il suo principio guida può così esprimersi: sfruttare la tolleranza per l’imprecisione, l’incertezza e le verità parziali in modo da ottenere trattabilità, robustezza e soluzioni a basso costo. Nei prossimi anni, il soft computing è probabilmente destinato a giocare un ruolo sempre più rilevante nella concezione e progettazione di sistemi il cui MIQ (Quoziente Intellettivo di Macchina) sia di gran lunga più alto di quello dei sistemi convenzionali. Tra le varie combinazioni di metodologie di soft computing, quella avente maggiore visibilità in questo frangente è la fusione di logica fuzzy e calcolo neurale, che conduce ai cosiddetti sistemi neuro-fuzzy. Nel contesto della logica fuzzy, tali sistemi rivestono un ruolo particolarmente importante nel processo d’induzione delle regole a partire dall’osservazione". Secondo Kohonen, peraltro, può sostenersi che: "soft computing, real-world computing ecc. sono denominazioni comuni per certe forme di elaborazione naturale di informazione che hanno la loro origine in biologia. La logica fuzzy e probabilistica, le reti neurali, gli algoritmi genetici ecc. , d’altra parte, sono formalismi teorici alternativi mediante i quali si possono definire schemi computazionali e algoritmi per questi scopi". Pertanto, le tre tecniche citate, che dovrebbero essere complementari, e non competitive rispetto a quelle tradizionali, costituiscono il nucleo centrale del calcolo soft, e un modo nuovo di affrontare la questione dell’intelligenza delle macchine. Tra i suoi tratti caratteristici troviamo, infatti, dati non certi, ambigui o incompleti, parallelismo massiccio, casualità, soluzioni approssimate e sistemi adattativi. In estrema sintesi, paragonando il calcolo classico a quello soft, ne risulta lo schema delineato di seguito: Infine, le metodologie costitutive del calcolo soft sono accomunate anche da un’ulteriore caratteristica, e precisamente la dipendenza dalla disponibilità di potenze di calcolo considerevoli: tutte, infatti, presuppongono uno sforzo computazionale rilevante, che soltanto i moderni calcolatori elettronici hanno reso possibile sostenere in tempi non proibitivi.
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Soft computing es un término empleado en informática que engloba diversas técnicas empleadas para solucionar problemas que manejan información incompleta, con incertidumbre e inexacta. Tal es el caso de la solución a problemas NP-completo, para los cuáles no se obtiene una solución exacta en tiempo polinómico.
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Soft computing is a term applied to a field within computer science which is characterized by the use of inexact solutions to computationally-hard tasks such as the solution of NP-complete problems, for which an exact solution cannot be derived in polynomial time.
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ソフトコンピューティング（英: Soft computing）とは、計算機科学、人工知能、機械学習、さらには他の工学分野の計算技法の集成であり、非常に複雑な事象の研究・モデル化・解析を行うものである。ターゲットとなる事象は、例えば、従来的な手法では低コストで対処できないこと、あるいは従来手法では解析できないこと、さらには完全な解法が見つかっていないことなどである。従来の手法では、比較的単純な系しかモデル化できず、正確な解析もできなかった。生物学、医学、人文科学などといった分野の扱う系は複雑であり、それまでコンピュータを使った数学的かつ解析的な手法では扱いにくかったのである。もちろん、系の複雑さは相対的なものであり、従来的な手法が役に立たないということを言っているわけではない。 ソフトコンピューティングに含まれる主な分野は次の通り。 ニューラルネットワーク (NN) ファジーシステム (FS) 進化的計算 (EC) 進化的アルゴリズム 群知能 確率的な考え方 ベイジアンネットワーク カオス理論 主として命題論理や述語論理などの従来の論理システムに基づくか、コンピュータの高度な演算能力に深く依存している従来技術に比較すると、ソフトコンピューティング技術は人間の推論に似ていると言える。ソフト・コンピューティングを構成する技術要素は、しばしばアプリケーションの中で互いを補うために複数同時に使われる。 従来からのハードコンピューティング技術と対照的に、ソフトコンピューティングは機械的知性を築くためにファジー技術とニューロ技術の組み合わせを使う。ハードコンピューティングと違って、それは不正確さ、不確実さ、部分的な正しさに寛容である。事実上、ソフトコンピューティングの役割モデルは人間の精神である。ソフトコンピューティングの基本的な考え方は「不正確、不確実、および部分的な正しさを大目に見て利用することで、扱いやすさや頑強性や低コストを達成する」ことである。
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传统计算（硬计算）的主要特征是严格、确定和精确。但是硬计算并不适合处理现实生活中的许多问题，例如驾驶汽车。软计算通过对不确定、不精确及不完全真值的容错以取得低代价的解决方案和鲁棒性。它模拟自然界中智能系统的生化过程（人的感知、脑结构、进化和免疫等）来有效处理日常工作。软计算包括几种计算模式：模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法和混沌理论。这些模式是互补及相互配合的，因此在许多应用系统中组合使用。
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date
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July 2009
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hasPhotoCollection
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http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/flickrwrappr/photos/Soft_computing
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reference
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http://www.helsinki.fi/~niskanen/bisc.html
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reference
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http://www.softcomputing.es/en/home.php
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wiki page uses template
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http://dbpedia.org/resource/Template:expert-subject
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A lágy számítási modell (soft computing) a mesterséges intelligencia kutatásának egyik kiemelkedő területe. Három kutatási irányzatot foglal magába: neurális hálózat, genetikus algoritmus és fuzzy logika E három területet magába foglaló lágy számítási modell kiinduló alapgondolata a biológiai inspirációjú információfeldolgozás.
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Het begrip soft computing, geïntroduceerd door Lotfi A. Zadeh, omvat een verzameling complementaire wiskundige technieken waaronder vage logica, neuraal netwerk, genetisch algoritme, en probabilistisch redeneren, die samen moeten bijdragen tot de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie systemen. Soft computing combineert wiskundige technieken die computers helpen om te gaan met onzekerheid, onnauwkeurigheid, vaagheid en onvolledigheid van informatie.
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I recenti sviluppi in alcuni campi di ricerca hanno contribuito all’istituzione di una nuova disciplina scientifica che ha consentito un notevole rinnovamento nei settori tradizionali dell’intelligenza artificiale: tale disciplina è nota come soft computing.
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Soft computing es un término empleado en informática que engloba diversas técnicas empleadas para solucionar problemas que manejan información incompleta, con incertidumbre e inexacta. Tal es el caso de la solución a problemas NP-completo, para los cuáles no se obtiene una solución exacta en tiempo polinómico.
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Soft computing is a term applied to a field within computer science which is characterized by the use of inexact solutions to computationally-hard tasks such as the solution of NP-complete problems, for which an exact solution cannot be derived in polynomial time.
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Lágy számítási modell
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Soft Computing
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Soft computing
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软计算
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Scientific modeling
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Soft computing
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Soft computing
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page
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http://en.wikipedia.org/wiki/Soft_computing
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http://dbpedia.org/resource/Soft_Computing
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