Computational intelligence
અભિવ્યક્તિ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ (CI) સામાન્ય રીતે ડેટા અથવા પ્રાયોગિક નિરીક્ષણમાંથી ચોક્કસ કાર્ય શીખવાની કમ્પ્યુટરની ક્ષમતાનો સંદર્ભ આપે છે. તેમ છતાં તેને સામાન્ય રીતે સોફ્ટ કમ્પ્યુટિંગનો પર્યાય માનવામાં આવે છે, તેમ છતાં હજુ પણ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સની કોઈ સામાન્ય રીતે સ્વીકૃત વ્યાખ્યા નથી. સામાન્ય રીતે, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ એ પ્રકૃતિ-પ્રેરિત કોમ્પ્યુટેશનલ પધ્ધતિઓ અને જટિલ વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટેના અભિગમોનો સમૂહ છે, જેના માટે ગાણિતિક અથવા પરંપરાગત મોડેલિંગ કેટલાક કારણોસર નકામું હોઈ શકે છેઃ પ્રક્રિયાઓ ગાણિતિક તર્ક માટે ખૂબ જટિલ હોઈ શકે છે, તેમાં કેટલીક અનિશ્ચિતતા હોઈ શકે છે. ખરેખર, વાસ્તવિક જીવનની ઘણી સમસ્યાઓને કમ્પ્યુટર દ્વારા પ્રક્રિયા કરવા માટે દ્વિસંગી ભાષામાં (0 અને 1 ના અનન્ય મૂલ્યો) અનુવાદિત કરી શકાતી નથી. તેથી કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ આવી સમસ્યાઓનું સમાધાન પ્રદાન કરે છે. ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિઓ માનવની તર્ક કરવાની રીતની નજીક છે, એટલે કે. તે અચોક્કસ અને અપૂર્ણ જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરે છે, અને તે અનુકૂલનશીલ રીતે નિયંત્રણ ક્રિયાઓ ઉત્પન્ન કરવામાં સક્ષમ છે. તેથી CI પાંચ મુખ્ય પૂરક તકનીકોના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે. અસ્પષ્ટ તર્ક જે કમ્પ્યુટરને કુદરતી ભાષાને સમજવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જે સિસ્ટમને જૈવિકની જેમ કામ કરીને પ્રાયોગિક માહિતી શીખવાની મંજૂરી આપે છે, ઉત્ક્રાંતિ વિષયક કમ્પ્યુટિંગ, જે કુદરતી પસંદગીની પ્રક્રિયા, શીખવાની થિયરી અને સંભવિત પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે જે અનિશ્ચિતતા અચોક્કસતા સાથે વ્યવહાર કરવામાં મદદ કરે છે. તે મુખ્ય સિદ્ધાંતો સિવાય, હાલમાં લોકપ્રિય અભિગમોમાં સ્વાર્મ ઇન્ટેલિજન્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇમ્યુન સિસ્ટમ્સ જેવા જૈવિક રીતે પ્રેરિત અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે, જેને ઉત્ક્રાંતિ ગણતરી, ઇમેજ પ્રોસેસિંગ, ડેટા માઇનિંગ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના એક ભાગ તરીકે જોઈ શકાય છે, જે કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે મૂંઝવણમાં રહે છે. જો કે કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ (CI) અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) બંને સમાન લક્ષ્યાંકો શોધે છે, તેમ છતાં તેમની વચ્ચે સ્પષ્ટ તફાવત છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ આમ મનુષ્યની જેમ પ્રદર્શન કરવાની એક રીત છે. ખરેખર, "બુદ્ધિ" ની લાક્ષણિકતા સામાન્ય રીતે મનુષ્યને આભારી છે. તાજેતરમાં, ઘણા ઉત્પાદનો અને વસ્તુઓ પણ "બુદ્ધિશાળી" હોવાનો દાવો કરે છે, જે એક લક્ષણ છે જે તર્ક અને નિર્ણય લેવા સાથે સીધું જોડાયેલું છે. ઇતિહાસ સ્રોતઃ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સની કલ્પનાનો ઉપયોગ સૌપ્રથમ 1990 માં IEEE ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કાઉન્સિલ દ્વારા કરવામાં આવ્યો હતો. આ કાઉન્સિલની સ્થાપના 1980ના દાયકામાં જૈવિક અને કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કના વિકાસમાં રસ ધરાવતા સંશોધકોના એક જૂથ દ્વારા કરવામાં આવી હતી. 21 નવેમ્બર, 2001ના રોજ, આઇ. ઇ. ઇ. ઇ. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ કાઉન્સિલ આઇ. ઇ. ઇ. ઇ. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સોસાયટી બની હતી, જે બે વર્ષ પછી ફઝી સિસ્ટમ્સ અને ઇવોલ્યુશનરી કમ્પ્યુટેશન જેવા રસના નવા ક્ષેત્રોનો સમાવેશ કરીને આઇ. ઇ. ઇ. ઇ. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ સોસાયટી બની હતી, જે તેમણે 2011માં કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ (ડોટ અને ઓવાસ્કા) સાથે સંબંધિત હતા. પરંતુ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સની પ્રથમ સ્પષ્ટ વ્યાખ્યા બેઝડેક દ્વારા 1994 માં રજૂ કરવામાં આવી હતીઃ જો તે આંકડાકીય માહિતી જેવા નિમ્ન-સ્તરના ડેટા સાથે કામ કરે છે, પેટર્ન-માન્યતા ઘટક ધરાવે છે અને AI અર્થમાં જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરતું નથી, અને વધુમાં જ્યારે તે કોમ્પ્યુટેશનલ અનુકૂલનશીલ, ફોલ્ટ ટોલરન્સ, માનવ જેવા ટર્નઅરાઉન્ડની નજીક પહોંચવાની ઝડપ અને ભૂલ દર પ્રદર્શિત કરવાનું શરૂ કરે છે જે માનવ પ્રદર્શનને અંદાજિત કરે છે. બેઝડેક અને માર્ક્સ (1993) એ એવી દલીલ કરીને સી. આઈ. ને એ. આઈ. થી સ્પષ્ટ રીતે અલગ પાડ્યું હતું કે પ્રથમ સોફ્ટ કમ્પ્યુટિંગ પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે, જ્યારે એ. આઈ. હાર્ડ કમ્પ્યુટિંગ પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે. કોમ્પ્યુટેશનલ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વચ્ચેનો તફાવત જોકે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ સમાન લાંબા ગાળાના ધ્યેયની શોધ કરે છેઃ સામાન્ય બુદ્ધિ સુધી પહોંચવું, જે એક મશીનની બુદ્ધિ છે જે કોઈપણ બૌદ્ધિક કાર્ય કરી શકે છે જે મનુષ્ય કરી શકે છે; તેમની વચ્ચે સ્પષ્ટ તફાવત છે. બેઝડેક (1994) અનુસાર, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો સબસેટ છે. મશીન ઇન્ટેલિજન્સના બે પ્રકાર છેઃ હાર્ડ કમ્પ્યુટિંગ તકનીકો પર આધારિત કૃત્રિમ અને સોફ્ટ કમ્પ્યુટિંગ પદ્ધતિઓ પર આધારિત કોમ્પ્યુટેશનલ, જે ઘણી પરિસ્થિતિઓમાં અનુકૂલનને સક્ષમ કરે છે. હાર્ડ કમ્પ્યુટિંગ તકનીકો દ્વિસંગી તર્કને અનુસરીને કામ કરે છે જે ફક્ત બે મૂલ્યો (બુલિયન સાચું કે ખોટું, 0 અથવા 1) પર આધારિત છે જેના પર આધુનિક કમ્પ્યુટર્સ આધારિત છે. આ તર્ક સાથે એક સમસ્યા એ છે કે આપણી કુદરતી ભાષાને હંમેશા 0 અને 1 ની સંપૂર્ણ શરતોમાં સરળતાથી અનુવાદિત કરી શકાતી નથી. અસ્પષ્ટ તર્ક પર આધારિત સોફ્ટ કમ્પ્યુટિંગ તકનીકો અહીં ઉપયોગી થઈ શકે છે. આંશિક સત્યો (ચપળ/અસ્પષ્ટ પ્રણાલીઓ) સાથે માહિતીને એકત્રિત કરીને માનવ મગજ જે રીતે કાર્ય કરે છે તેની ઘણી નજીક, આ તર્ક CI ના મુખ્ય વિશિષ્ટ પાસાંઓમાંનું એક છે. અસ્પષ્ટ અને દ્વિસંગી તર્કશાસ્ત્રના સમાન સિદ્ધાંતોમાં ચપળ અને અસ્પષ્ટ પ્રણાલીઓનું પાલન કરવામાં આવે છે. ચપળ તર્ક એ કૃત્રિમ બુદ્ધિના સિદ્ધાંતોનો એક ભાગ છે અને તેમાં સમૂહમાં તત્વનો સમાવેશ થાય છે કે નહીં, જ્યારે અસ્પષ્ટ પ્રણાલીઓ (CI) તત્વોને સમૂહમાં આંશિક રીતે રહેવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. આ તર્કને અનુસરીને, દરેક તત્વને સભ્યપદની ડિગ્રી (0 થી 1 સુધી) આપી શકાય છે અને આ 2 મૂલ્યોમાંથી એક જ નહીં. CIના પાંચ મુખ્ય સિદ્ધાંતો અને તેની ઉપયોગિતાઓ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સના મુખ્ય ઉપયોગોમાં કોમ્પ્યુટર સાયન્સ, એન્જિનિયરિંગ, ડેટા એનાલિસિસ અને બાયો-મેડિસિનનો સમાવેશ થાય છે. અસ્પષ્ટ તર્ક અગાઉ સમજાવ્યા મુજબ, અસ્પષ્ટ તર્ક, સી. આઈ. ના મુખ્ય સિદ્ધાંતોમાંથી એક, વાસ્તવિક જીવનની જટિલ પ્રક્રિયાઓ માટે કરવામાં આવેલા માપન અને પ્રક્રિયા મોડેલિંગમાં સમાવેશ થાય છે. તે અપૂર્ણતાનો સામનો કરી શકે છે, અને સૌથી અગત્યનું પ્રક્રિયા મોડેલમાં માહિતીની અજ્ઞાનતા, કૃત્રિમ બુદ્ધિથી વિપરીત, જેના માટે ચોક્કસ જ્ઞાનની જરૂર હોય છે. આ તકનીક નિયંત્રણ, છબી પ્રક્રિયા અને નિર્ણય લેવા જેવા ક્ષેત્રોની વિશાળ શ્રેણીને લાગુ પડે છે. પરંતુ તે વોશિંગ મશીનો, માઇક્રોવેવ ઓવન વગેરે સાથેના ઘરગથ્થુ ઉપકરણોના ક્ષેત્રમાં પણ સારી રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે. વિડિયો કેમેરાનો ઉપયોગ કરતી વખતે પણ આપણે તેનો સામનો કરી શકીએ છીએ, જ્યાં તે કેમેરાને અસ્થિર રીતે પકડીને છબીને સ્થિર કરવામાં મદદ કરે છે. તબીબી નિદાન, વિદેશી વિનિમય વેપાર અને વ્યવસાય વ્યૂહરચના પસંદગી જેવા અન્ય ક્ષેત્રો આ સિદ્ધાંતની સંખ્યાબંધ અરજીઓથી અલગ છે. અસ્પષ્ટ તર્ક મુખ્યત્વે અંદાજિત તર્ક માટે ઉપયોગી છે, અને તેમાં શીખવાની ક્ષમતાઓ નથી, જે મનુષ્યની ખૂબ જરૂરી લાયકાત છે. તે તેમને તેમની અગાઉની ભૂલોમાંથી શીખીને પોતાને સુધારવામાં સક્ષમ બનાવે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ આ જ કારણ છે કે CI નિષ્ણાતો જૈવિક નેટવર્ક્સ પર આધારિત કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સના વિકાસ પર કામ કરે છે, જેને 3 મુખ્ય ઘટકો દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છેઃ સેલ-બોડી જે માહિતી પર પ્રક્રિયા કરે છે, એક્સોન, જે સિગ્નલ સંચાલનને સક્ષમ કરતું ઉપકરણ છે, અને સિનેપ્સ, જે સંકેતોને નિયંત્રિત કરે છે. તેથી, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ વિતરિત માહિતી પ્રક્રિયા પ્રણાલીઓથી સજ્જ છે, જે પ્રક્રિયાને અને પ્રાયોગિક ડેટામાંથી શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. મનુષ્યની જેમ કામ કરવું, દોષ સહનશીલતા પણ આ સિદ્ધાંતની મુખ્ય સંપત્તિઓમાંની એક છે. તેના ઉપયોગોના સંદર્ભમાં, ન્યુરલ નેટવર્ક્સને પાંચ જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છેઃ ડેટા વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણ, સહયોગી મેમરી, પેટર્નનું ક્લસ્ટરિંગ જનરેશન અને નિયંત્રણ. સામાન્ય રીતે, આ પદ્ધતિનો હેતુ તબીબી માહિતીનું વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણ કરવાનો, સામનો કરવા અને છેતરપિંડીની તપાસ કરવા માટે આગળ વધવાનો અને સૌથી અગત્યનું તેને નિયંત્રિત કરવા માટે સિસ્ટમની બિનરેખીયતાઓ સાથે વ્યવહાર કરવાનો છે. વધુમાં, ન્યુરલ નેટવર્ક તકનીકો ડેટા ક્લસ્ટરિંગને સક્ષમ કરવાનો ફાયદો અસ્પષ્ટ તર્ક સાથે વહેંચે છે. ઇવોલ્યુશનરી કમ્પ્યુટેશન ઇવોલ્યુશનરી કમ્પ્યુટેશનને વૈશ્વિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટેની પદ્ધતિઓ અને અલ્ગોરિધમ્સના પરિવાર તરીકે જોઈ શકાય છે, જે સામાન્ય રીતે ઉમેદવાર ઉકેલોની વસ્તી પર આધારિત હોય છે. તેઓ જૈવિક ઉત્ક્રાંતિથી પ્રેરિત છે અને ઘણીવાર ઉત્ક્રાંતિના અલ્ગોરિધમ્સ તરીકે સારાંશ આપવામાં આવે છે. આમાં આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ, ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના, આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ અને અન્ય ઘણા લોકોનો સમાવેશ થાય છે. તેમને પરંપરાગત ગાણિતિક પદ્ધતિઓ દ્વારા ઉકેલી ન શકાય તેવા કાર્યો માટે સમસ્યા હલ કરનારા તરીકે ગણવામાં આવે છે અને વારંવાર બહુ-ઉદ્દેશ્ય ઓપ્ટિમાઇઝેશન સહિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે. શીખવાની થિયરી હજી પણ મનુષ્યની નજીક "તર્ક" ની રીત શોધી રહી છે, શીખવાની થિયરી એ CI ના મુખ્ય અભિગમોમાંથી એક છે. મનોવિજ્ઞાનમાં, શિક્ષણ એ જ્ઞાન, કુશળતા, મૂલ્યો અને વિશ્વ દૃષ્ટિકોણને પ્રાપ્ત કરવા, વધારવા અથવા બદલવા માટે જ્ઞાનાત્મક, ભાવનાત્મક અને પર્યાવરણીય અસરો અને અનુભવોને એકસાથે લાવવાની પ્રક્રિયા છે (ઓર્મ્રોડ, 1995; ઇલેરિસ, 2004). શીખવાની સિદ્ધાંતો પછી આ અસરો અને અનુભવોની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરવામાં આવે છે તે સમજવામાં મદદ કરે છે, અને પછી અગાઉના અનુભવના આધારે આગાહી કરવામાં મદદ કરે છે. સંભવિત પદ્ધતિઓ અસ્પષ્ટ તર્કના મુખ્ય ઘટકોમાંની એક હોવાથી, પોલ એર્ડોસ અને જોએલ સ્પેન્સર (1974) દ્વારા સૌપ્રથમ રજૂ કરવામાં આવેલી સંભવિત પદ્ધતિઓ, કોમ્પ્યુટેશન ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમના પરિણામોનું મૂલ્યાંકન કરવાનું લક્ષ્ય રાખે છે, જે મોટે ભાગે અવ્યવસ્થિતતા દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. તેથી, સંભવિત પદ્ધતિઓ પૂર્વ જ્ઞાનના આધારે સમસ્યાના સંભવિત ઉકેલો બહાર લાવે છે. યુનિવર્સિટીના શિક્ષણ પર અસર ગ્રંથસૂચિ અભ્યાસો અનુસાર, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ સંશોધનમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. તમામ મુખ્ય શૈક્ષણિક પ્રકાશકો હસ્તપ્રતો સ્વીકારી રહ્યા છે જેમાં ફઝી લોજિક, ન્યુરલ નેટવર્ક અને ઇવોલ્યુશનરી કોમ્પ્યુટેશનના સંયોજનની ચર્ચા કરવામાં આવી છે. બીજી બાજુ, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ યુનિવર્સિટીના અભ્યાસક્રમમાં ઉપલબ્ધ નથી. તકનીકી યુનિવર્સિટીઓની સંખ્યા કે જેમાં વિદ્યાર્થીઓ અભ્યાસક્રમમાં ભાગ લઈ શકે છે તે મર્યાદિત છે. માત્ર બ્રિટિશ કોલમ્બિયા, ટેકનિકલ યુનિવર્સિટી ઓફ ડોર્ટમંડ (યુરોપિયન ફઝી બૂમમાં સામેલ) અને જ્યોર્જિયા સધર્ન યુનિવર્સિટી આ ક્ષેત્રમાંથી અભ્યાસક્રમો ઓફર કરે છે. મોટી યુનિવર્સિટીઓ આ વિષયની અવગણના કરી રહી છે તેનું કારણ એ છે કે તેમની પાસે સંસાધનો નથી. વર્તમાન કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન અભ્યાસક્રમો એટલા જટિલ છે કે સત્રના અંતે અસ્પષ્ટ તર્ક માટે કોઈ જગ્યા નથી. કેટલીકવાર તેને હાલના પરિચય અભ્યાસક્રમોમાં પેટા પ્રોજેક્ટ તરીકે ભણાવવામાં આવે છે, પરંતુ મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં યુનિવર્સિટીઓ બુલિયન લોજિક, ટ્યુરિંગ મશીનો અને બ્લોક વર્લ્ડ જેવી રમકડાની સમસ્યાઓ પર આધારિત શાસ્ત્રીય AI વિભાવનાઓ વિશેના અભ્યાસક્રમોને પસંદ કરે છે. થોડા સમયથી STEM શિક્ષણના ઉદભવ સાથે પરિસ્થિતિ થોડી બદલાઈ ગઈ છે. એવા કેટલાક પ્રયાસો ઉપલબ્ધ છે જેમાં બહુશાખાકીય અભિગમોને પ્રાધાન્ય આપવામાં આવે છે જે વિદ્યાર્થીને જટિલ અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીઓને સમજવાની મંજૂરી આપે છે. આ ઉદ્દેશોની ચર્ચા માત્ર સૈદ્ધાંતિક ધોરણે કરવામાં આવે છે. વાસ્તવિક યુનિવર્સિટીઓનો અભ્યાસક્રમ હજુ સ્વીકારવામાં આવ્યો ન હતો. પ્રકાશનો ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ પર IEEE વ્યવહારો ફઝી સિસ્ટમ્સ પર IEEE વિકાસલક્ષી ગણતરી પર IEEE વ્યવહારો કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સમાં ઉભરતા વિષયો પર IEEE વ્યવહારો સ્વાયત્ત માનસિક વિકાસ પર IEEE વ્યવહારો કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ પર IEEE/ACM વ્યવહારો કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ અને રમતોમાં AI પર IEEE વ્યવહારો નેનોબાયોસાયન્સ પર IEEE વ્યવહારો માહિતી ફોરેન્સિક્સ અને સુરક્ષા પર IEEE વ્યવહારો સ્માર્ટ ગ્રીડ IEEE વ્યવહારો પર સ્માર્ટ ગ્રીડ IEEE વ્યવહારો પર IEEE વ્યવહારો નેનોટેકનોલોજી IEEE સિસ્ટમ્સ જર્નલ પર નોંધો કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સઃ એક પરિચય વિલી એન્ડ સન્સ. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સઃ ડેવિડ પૂલ, એલન મેકવર્થ, રેન્ડી ગોબેલ દ્વારા તાર્કિક અભિગમ. ઓક્સફર્ડ યુનિવર્સિટી પ્રેસ. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સઃ એ મેથોડોલોજિકલ ઇન્ટ્રોડક્શન બાય ક્રુઝ, બોર્ગેલ્ટ, ક્લાવોન, મોવેસ, સ્ટેઇનબ્રેચર, હેલ્ડ, 2013, સ્પ્રિંગર, રેફરન્સ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ