计算智能与人工智能的区别探索

"计算机进程-计算智能ppt" 在计算机科学中，进程被比喻为具有生命体特征的实体，能够与硬件资源（如处理器和内存）交互，并在特定条件下恢复活动。这种类比强调了进程的动态性和自我维持的能力。就像种子可以在冬眠期间保持生命力，等待合适的条件发芽一样，计算机进程可以暂停执行，但在内存中保持存活状态，等待激活恢复运行。这种特性在多任务操作系统中尤为重要，因为它允许系统高效地管理和调度资源。 计算智能是人工智能的一个分支，它主要关注如何通过模仿生物智能机制来解决复杂问题。计算智能包括神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等多个领域。与传统的人工智能不同，计算智能更侧重于数值数据处理，而不是依赖于预先编程的知识。例如，人工神经网络（ANN）是受生物神经网络启发的计算模型，用于模拟大脑的并行处理和学习能力，但它们不强调符号推理和规则知识。 计算智能与人工智能的区别在于，前者不依赖于人为编写的规则和知识，而是依赖于算法和数据驱动的学习。1992年，贝兹德克将计算智能定义为基于数值数据而非知识的智能形式。同时，马克斯在1993年进一步阐述了计算智能和人工智能的不同角度，特别是在模式识别和神经网络应用中的区分。 通过ABC的概念，我们可以理解计算智能、生物智能和人工智能之间的层次关系。A（Artificial）代表人工系统，B（Biological）表示生物系统，C（Computational）则指的是计算系统。这三者之间存在不同程度的关联和嵌套关系，如ANN（人工神经网络）属于APR（人工模式识别）的子集，而CI（计算智能）是AI（人工智能）的一部分。这些领域的相互作用和界限并不是绝对的，而是随着技术发展而不断演变的。 计算智能的研究不仅限于理论，也广泛应用于各个领域，如机器学习、数据挖掘、图像识别等。通过模拟生物智能，计算智能方法能够处理不确定性、适应性和自我优化等问题，从而在现实世界中展现出强大的解决问题的能力。