什么是计算智能(Computational Intelligence)？

计算智能（CI）是计算机科学的一个分支，在这个分支中，项目从下到上发展，从最初的结构缺失中产生秩序。这类似于自然界中的许多过程。计算智能包括诸如进化计算这样的概念，其中的问题是使用进化过程，当它被应用到机器学习时，允许机器人从经验中学习。模糊逻辑，一个类似于人类决策的系统，可用于解决模糊或不确定性的问题。神经网络是基于人脑功能的系统，可用于检测复杂数据中的模式和趋势。手持计算机与硬计算不同，硬计算的解决方案是有保证的，问题是根据严格的条件限制的，计算智能属于软计算的范畴，在成功的结果并不总是发生的地方。计算智能通常从自然中获得灵感，例如在进化计算领域，系统被创造出来，进化来解决复杂的问题。这可以应用到人工智能或合成智能中，产生从经验中学习和随着时间的推移而发展。基于模糊逻辑的系统可以在计算智能中用来模拟人类的思维方式它们可以与认知机器人领域的生物启发神经网络相结合，创造出具有类似人类思维过程的思考能力的机器人，除了思考之外，这些机器人还可以在面对不确定性时学习、记忆、感知和决策，作为人类机器人可以更好地理解这一点，使他们能够探测到所用单词背后的含义。这对执行家务任务的机器来说可能是必不可少的。神经网络通常被认为是计算智能的一部分。就像人脑一样，它们由许多相互联系的独立部分组成，类似于神经。这些部分共同解决问题，边学习边学习，因为元素之间的联系是可调的，就像神经之间的联系一旦神经网络学会了如何分析数据，它们可以有效地成为各自领域的专家，并可用于预测不同情况下的结果。这种计算智能的缺点是它需要大量的计算能力，并且可以以不可预测的方式工作。神经网络不应与使用预定集的专家系统混淆制定决策的规则，而不是根据数据调整规则。