कंप्यूटेशनल बुद्धिमत्ता (Computational AI)
इसकी परिधि में सीखने व विकास के उपाय हैं (उदाहरणार्थ, कनेक्शनिस्ट सिस्टमों में पैरामीटर ट्यूनिंग) ।
सीखना एंपीरिकल डाटा पर आधारित है तथा नॉन-सिम्बॉलिक AI, स्क्रूफी AI तथा सॉफ्ट कंप्यूटिंग से जुड़ा है। इस मेथड में शामिल हैं :
• न्यूरल नेटवर्क- इसमें काफी शक्तिशाली पैटर्न को पहचानने की क्षमता है।
• फूजी सिस्टम– इसमें अनिश्चित कारणों के लिए तकनीकें हैं। इसका प्रयोग मॉडर्न इंडस्ट्रियल तथा उपभोक्ता-उत्पाद नियंत्रण सिस्टम में होता है।
• क्रांतिकारी कम्प्यूटेशन– यह जीव-विज्ञान से प्रेरित होकर अपने मूल में बदलाव के लिए है। जैसे- जनसंख्या, क्यूटेशन, सरवाइवल ऑफ द फिटेस्ट, ताकि समस्याओं का सबसे बेहतर हल ढूँढ़ा जाये।
इनका वर्गीकरण क्रांतिकारी ऐल्गोरिद्म (algorithm) में होता है (उदाहरण- जेनेटिक ऐल्गोरिद्म) तथा स्वार्म बुद्धिमत्ता (उदाहरण- आंट एल्गोरिदम) ।
इन दोनों सिस्टमों को जोड़ने के लिए प्रयत्न किया जाता है। एक्सपर्ट इंफेरेन्स नियमों का उत्पादन न्यूरल नेटवर्क या सांख्यिकी के उत्पादन नियमों के तहत होता है।
यह सोचा जाता है कि मानव मस्तिष्क परिणामों को बनाने व क्रास चेक करने के लिए कई तकनीकों का प्रयोग करता है, इसलिए एक सही मायने में AI के लिए सिस्टम इंटीग्रेशन अत्यंत आवश्यक है।
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