Computational intelligence
ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಸಿಐ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಕೃತಿ-ಪ್ರೇರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಇದಕ್ಕೆ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಬಹುದುಃ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕೇವಲ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರಬಹುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅನೇಕ ನಿಜ ಜೀವನದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಬೈನರಿ ಭಾಷೆಗೆ (0 ಮತ್ತು 1 ರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾನವನ ತರ್ಕ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ. ಇದು ನಿಖರವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಿಐ ಐದು ಮುಖ್ಯ ಪೂರಕ ತಂತ್ರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ, ಜೈವಿಕ ಭಾಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಕಸನೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನಗಳು. ಆ ಮುಖ್ಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಮೂಹ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಜೈವಿಕ ಪ್ರೇರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಇದನ್ನು ವಿಕಸನೀಯ ಗಣನೆ, ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಸಿಐ) ಮತ್ತು ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಎಐ) ಎರಡೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮಾನವರಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ" ಯ ಲಕ್ಷಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ತೀರಾ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಅನೇಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳು "ಬುದ್ಧಿವಂತ" ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ತರ್ಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಇತಿಹಾಸದ ಮೂಲಃ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 1990ರಲ್ಲಿ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರ ಗುಂಪೊಂದು 1980ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಈ ಮಂಡಳಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿತು. 2001ರ ನವೆಂಬರ್ 21ರಂದು, ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಸೊಸೈಟಿಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿತು, ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸೊಸೈಟಿಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಅವರು 2011ರಲ್ಲಿ (ಡಾಟ್ ಮತ್ತು ಒವಾಸ್ಕಾ) ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಯಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು. ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನ ಮೊದಲ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು 1994 ರಲ್ಲಿ ಬೆಜ್ಡೆಕ್ ಅವರು ಪರಿಚಯಿಸಿದರುಃ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದಂತಹ ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು AI ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಮಾನವನಂತಹ ತಿರುವನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವ ವೇಗ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೆಜ್ಡೆಕ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕ್ಸ್ (1993) ಸಿ. ಐ. ಅನ್ನು ಎಐನಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದರು, ಮೊದಲನೆಯದು ಸಾಫ್ಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಎಐ ಹಾರ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದರು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಆದಾಗ್ಯೂ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆಃ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ತಲುಪುವುದು, ಇದು ಮನುಷ್ಯನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಬೌದ್ಧಿಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಲ್ಲ ಯಂತ್ರದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಾಗಿದೆ; ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಬೆಜ್ಡೆಕ್ (1994) ಪ್ರಕಾರ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಧಗಳಿವೆಃ ಹಾರ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಆಧರಿಸಿರುವ ಎರಡು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಬೂಲಿಯನ್ನರು ಸರಿ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು, 0 ಅಥವಾ 1) ಆಧರಿಸಿ ಬೈನರಿ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತರ್ಕದೊಂದಿಗಿನ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ನಮ್ಮ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ 0 ಮತ್ತು 1 ರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪದಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಭಾಗಶಃ ಸತ್ಯಗಳಿಗೆ (ಕ್ರಿಸ್ಪ್/ಫಜಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್) ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವನ ಮೆದುಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ, ಈ ತರ್ಕವು ಸಿಐಯ ಮುಖ್ಯ ವಿಶೇಷ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅವಳಿ ತರ್ಕಗಳ ಅದೇ ತತ್ವಗಳೊಳಗೆ ಗರಿಗರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ರಿಸ್ಪ್ ತರ್ಕವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ತತ್ವಗಳ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಸಿಐ) ಅಂಶಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಇರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೂ ಸದಸ್ಯತ್ವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು (0 ರಿಂದ 1 ರವರೆಗೆ) ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ 2 ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನೀಡಬಾರದು. ಸಿಐ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನ್ವಯಗಳ ಐದು ಮುಖ್ಯ ತತ್ವಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನ ಮುಖ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ-ಔಷಧಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕವು ಮೊದಲೇ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಸಿಐಯ ಮುಖ್ಯ ತತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕವು ನಿಜ ಜೀವನದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಜ್ಞಾನವನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನಿಖರವಾದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ನಿಯಂತ್ರಣ, ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಬಟ್ಟೆ ಒಗೆಯುವ ಯಂತ್ರಗಳು, ಮೈಕ್ರೋವೇವ್ ಓವನ್ಗಳು ಮುಂತಾದ ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ಉಪಕರಣಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲೂ ಇದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಾವು ಅದನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹಿಡಿದುಕೊಂಡು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ವಿದೇಶಿ ವಿನಿಮಯ ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯಂತಹ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಈ ತತ್ವದ ಅನ್ವಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಹೊರತಾಗಿವೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಇದು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅರ್ಹತೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅವರ ಹಿಂದಿನ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಸುಧಾರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನರ ಜಾಲಗಳು ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಿಐ ತಜ್ಞರು ಜೈವಿಕ ಜಾಲಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಇದನ್ನು 3 ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದುಃ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಜೀವಕೋಶ-ದೇಹ, ಆಕ್ಸಾನ್, ಇದು ಸಂಕೇತವನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಸ್, ಇದು ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ವಿತರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಕೂಡಿವೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವರಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯೂ ಸಹ ಈ ತತ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ವತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅದರ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಐದು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದುಃ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಸಹಾಯಕ ಸ್ಮರಣೆ, ಮಾದರಿಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತಂತ್ರಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಒಂದು ಕುಟುಂಬವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು, ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಅವು ಜೈವಿಕ ವಿಕಾಸದಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೆಂದು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ, ಜೆನೆಟಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರವು ಸೇರಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಉದ್ದೇಶದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಇನ್ನೂ ಮಾನವರ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾದ "ತಾರ್ಕಿಕ" ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದೆ, ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸಿಐಯ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೆ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅರಿವಿನ, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಓರ್ಮ್ರೋಡ್, 1995; ಇಲ್ಲೆರಿಸ್, 2004). ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಈ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕದ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪಾಲ್ ಎರ್ಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಜೋಯಲ್ ಸ್ಪೆನ್ಸರ್ (1974) ಅವರು ಮೊದಲು ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊರತರುತ್ತವೆ. ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಶಿಕ್ಷಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬಿಬ್ಲಿಯೊಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಕಾಶಕರು ಹಸ್ತಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ, ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಗಣನೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಹಾಜರಾಗಬಹುದಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಕೊಲಂಬಿಯಾ, ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಡಾರ್ಟ್ಮಂಡ್ (ಯುರೋಪಿಯನ್ ಫಜಿ ಬೂಮ್ನಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ) ಮತ್ತು ಜಾರ್ಜಿಯಾ ಸದರ್ನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಮಾತ್ರ ಈ ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ಕೋರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಪ್ರಮುಖ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯಗಳು ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಬಳಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಲ್ಲ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು ಎಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆಯೆಂದರೆ, ಸೆಮಿಸ್ಟರ್ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಚಯ ಕೋರ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉಪ-ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ಬೂಲಿಯನ್ ತರ್ಕ, ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್ ವರ್ಲ್ಡ್ನಂತಹ ಆಟಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೋರ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಎಸ್ಟಿಇಎಂ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗಿನಿಂದ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಜವಾದ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಯ ಮೇಲಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾನಸಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ನ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ./ಎ. ಸಿ. ಎಂ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಐ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ನ್ಯಾನೊಬಯೋಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿಯ ಮೇಲಿನ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳು ನ್ಯಾನೊತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಗ್ರಿಡ್ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ವಹಿವಾಟುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಲೇ & ಸನ್ಸ್. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಃ ಎ ಲಾಜಿಕಲ್ ಅಪ್ರೋಚ್ ಡೇವಿಡ್ ಪೂಲ್, ಅಲನ್ ಮ್ಯಾಕ್ವರ್ತ್, ರಾಂಡಿ ಗೋಬೆಲ್ ಅವರಿಂದ. ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಪ್ರೆಸ್. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಃ ಎ ಮೆಥಡಾಲಾಜಿಕಲ್ ಇಂಟ್ರಡಕ್ಷನ್ ಬೈ ಕ್ರೂಸ್, ಬೊರ್ಗೆಲ್ಟ್, ಕ್ಲಾವ್ನ್, ಮೋವೆಸ್, ಸ್ಟೈನ್ಬ್ರೆಚರ್, ಹೆಲ್ಡ್, 2013, ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, ರೆಫೆರೆನ್ಸ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್