Künstliche Intelligenz, Computational Intelligence, SoftComputing, Natural Computation - was ist da der Unterschied?

Was ist eigentliche der Unterschied zwischen den Begriffen Künstliche Intelligenz, Computational Intelligence, SoftComputing, Natural Computation, Machine Learning, usw.?

Eigentlich unterscheiden sich diese nicht so wesentlich.

Computational Intelligence fasst Künstliche Neuronale Netze, Evolutionsverfahren und Fuzzy Logic zusammen und ist die vom IEEE geprägte Bezeichnung (siehe www.ieee-cis.org).

SoftComputing ist ebenso ein Oberbegriff für die selben Verfahren wie CI, nur dass u.a. noch Probabilistic Reasoning, Swarm Intelligence und Teile der Chaos-Theorie dazukommen.

Natural Computation umfasst computerbasierte Problemlösungsverfahren, welche von Lösungsmustern der Natur inspiriert sind. Im Wesentlichen sind dies wiederum Künstliche Neuronale Netze, evolutionäre Ansätze, Swarm Intelligence, usw.

Machine Learning beinhaltet Künstliche Neuronale Netze, Support Vector Machine, Classification and Regression Trees und ähnliche Verfahren. Wichtig hierbei ist, dass die mathematische Modelle durch Training aus Daten gewonnen werden.

Wir haben also eine Reihe verschiedener Begriffe, welche mehr oder weniger den selben Kern für eine Problemlösung umschreiben. Der Unterschied liegt meistens eher in der Historie und dem Anwendungsfeld des Nutzers.

Einzig Künstliche Intelligenz ist noch weiter gefasst. Die bisher erwähnten Verfahren gehören zum Teilgebiet der sogenannten "weichen" Künstlichen Intelligenz, im Gegensatz zum Gebiet der "harten" Künstlichen Intelligenz, welche u.a. Expertensystem und die "harte" formalen Logik beinhaltet.

Die verschiedenen Definitionen und Zuordnungen in der Künstlichen Intelligenz sind in der Literatur aber leider immer nicht nicht einheitlich und zum Teil sogar inkonsistent. Nach teils erbitterten Kämpfen zwischen den Verfechtern der weichen Linie (den Scruffies) und harten Linie (den Neats), besteht inzwischen aber zumindestens insoweit ein Konsens, dass "wirklich" intelligente Systeme aus einer geschickten Kombination von "weichen" und "harten" Methoden bestehen werden.