計算智能

計算智能（Computational Intelligence, CI）是一個廣泛的AI領域，包括受自然啟發的計算方法，如神經網絡、模糊系統和演化計算。

三大支柱：

• 神經網絡 (類神經網路)：受大腦神經元連接啟發的計算模型
• 模糊系統（Fuzzy Systems）：處理不確定性和模糊邏輯
• 演化計算（Evolutionary Computation）：模擬自然選擇的優化算法

與傳統AI區別：

• 傳統AI（符號AI）：基於顯式規則和邏輯推理
• 計算智能：基於數據驅動的學習和適應
• 更強調對不確定性、複雜性和非線性問題的處理

應用領域：

• 優化問題：調度、路由、資源分配
• 模式識別：圖像、語音、信號處理
• 控制系統：機器人、自動駕駛
• 預測分析：時間序列預測、風險評估
• 數據挖掘：發現數據中的隱藏模式

相關概念：

• 軟計算：計算智能的別稱，強調對不精確性的容忍
• 機器學習 (ML)：與計算智能有大量重疊
• 群體智慧：群體智能，如蟻群算法、粒子群優化

計算智能代表了從嚴格邏輯向靈活、適應性計算的轉變。