机器学习、人工智能和软计算

人工智能是一个试图在计算机中捕捉人类智能各个方面的智能项目。另一个项目,也被称为人工智能,寻求使用人类启发的算法来近似传统的棘手问题。人工智能可以说包括机器人学、规划、推理、学习和自然语言理解等领域。

机器学习是一门试图提高机器完成任务的能力的学科,举个例子。它可以被认为是在人工智能的兴趣范围内,但是机器学习的研究人员不需要在人工智能的整体成功中有智力上的利害关系。机器学习与统计物理和某些信号处理主题有着密切的重叠,某些公式与规划、控制理论和动态规划有着强烈的重叠。

软计算涉及的过程包括间接的近似解,而不是二进制算法,广泛认为包括模糊逻辑、神经网络和遗传算法等技术。这些技术与人工智能、控制理论、复杂系统理论等的某一规划和学习子集有着广泛的重叠。

机器学习 能够 作为人工智能的一部分,我将机器学习分类为语义模型的创建和自适应行为的研究,而人工智能是系统的整体科学,智能的表面行为。

大多数被称为“人工智能”的东西都相当简单,但非常有效,如启发式等。

软计算不像它有许多ML和AI组件那样,因为它更多的是对复杂系统的分析。但我可能错了。就像计算机科学中的大多数事情一样,你越深入地挖掘,你就越发现它是相关的。