Computational intelligence
கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு (சிஐ) என்ற வெளிப்பாடு பொதுவாக தரவு அல்லது சோதனைக் கண்காணிப்பிலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைக் கற்றுக்கொள்ளும் கணினியின் திறனைக் குறிக்கிறது. இது பொதுவாக மென்மையான கணினிக்கு ஒத்ததாக கருதப்பட்டாலும், கணக்கீட்டு நுண்ணறிவுக்கு பொதுவாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட வரையறை இன்னும் இல்லை. பொதுவாக, கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு என்பது இயற்கையால் ஈர்க்கப்பட்ட கணக்கீட்டு முறைகள் மற்றும் சிக்கலான நிஜ உலக சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான அணுகுமுறைகளின் தொகுப்பாகும், இதற்கு கணித அல்லது பாரம்பரிய மாடலிங் சில காரணங்களால் பயனற்றதாக இருக்கலாம்ஃ செயல்முறைகள் கணித பகுத்தறிவுக்கு மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம், இது செயல்பாட்டின் போது சில நிச்சயமற்ற தன்மைகளைக் கொண்டிருக்கலாம், அல்லது செயல்முறை இயற்கையில் சீரற்றதாக இருக்கலாம். உண்மையில், பல நிஜ வாழ்க்கை சிக்கல்களை கணினிகள் செயலாக்குவதற்கு பைனரி மொழியில் (0 மற்றும் 1 இன் தனித்துவமான மதிப்புகள்) மொழிபெயர்க்க முடியாது. எனவே கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு இத்தகைய சிக்கல்களுக்கு தீர்வுகளை வழங்குகிறது. பயன்படுத்தப்படும் முறைகள் மனிதனின் பகுத்தறிவுக்கு நெருக்கமாக உள்ளன, அதாவது. இது துல்லியமற்ற மற்றும் முழுமையற்ற அறிவைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் இது ஒரு தகவமைப்பு வழியில் கட்டுப்பாட்டு செயல்களை உருவாக்க முடியும். எனவே சிஐ ஐந்து முக்கிய நிரப்பு நுட்பங்களின் கலவையைப் பயன்படுத்துகிறது. இயற்கையான மொழியைப் புரிந்துகொள்ள கணினிக்கு உதவும் தெளிவற்ற தர்க்கம், உயிரியல் போல செயல்படுவதன் மூலம் அனுபவ தரவைக் கற்றுக்கொள்ள அமைப்பை அனுமதிக்கும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், இயற்கையான தேர்வு செயல்முறையை அடிப்படையாகக் கொண்ட பரிணாமக் கணினி, கற்றல் கோட்பாடு மற்றும் நிச்சயமற்ற துல்லியமற்றதைக் கையாள உதவும் நிகழ்தகவு முறைகள். அந்த முக்கிய கொள்கைகளைத் தவிர, தற்போது பிரபலமான அணுகுமுறைகளில் உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட வழிமுறைகளான திரள் நுண்ணறிவு மற்றும் செயற்கை நோயெதிர்ப்பு அமைப்புகள் ஆகியவை அடங்கும், அவை பரிணாமக் கணக்கீடு, பட செயலாக்கம், தரவுச் சுரங்கம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றின் ஒரு பகுதியாகக் கருதப்படலாம், இது கணிப்பு நுண்ணறிவுடன் குழப்பமடைகிறது. ஆனால் கம்ப்யூடேஷனல் இன்டலிஜென்ஸ் (சிஐ) மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (ஏஐ) இரண்டும் ஒரே மாதிரியான இலக்குகளைத் தேடுகின்றன என்றாலும், அவற்றுக்கிடையே ஒரு தெளிவான வேறுபாடு உள்ளது. எனவே கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு என்பது மனிதர்களைப் போலவே செயல்படுவதற்கான ஒரு வழியாகும். உண்மையில், "புத்திசாலித்தனத்தின்" பண்பு பொதுவாக மனிதர்களுக்குக் காரணம். மிக சமீபத்தில், பல தயாரிப்புகள் மற்றும் உருப்படிகள் "புத்திசாலித்தனம்" என்று கூறுகின்றன, இது பகுத்தறிவு மற்றும் முடிவெடுப்பதில் நேரடியாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது. வரலாற்று ஆதாரம்ஃ கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு என்ற கருத்து முதன்முதலில் 1990 இல் ஐ. இ. இ. இ நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கவுன்சிலால் பயன்படுத்தப்பட்டது. இந்த கவுன்சில் 1980 களில் உயிரியல் மற்றும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வளர்ச்சியில் ஆர்வமுள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள் குழுவால் நிறுவப்பட்டது. நவம்பர் 21,2001 அன்று, ஐ. இ. இ. இ நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கவுன்சில் ஐ. இ. இ. இ நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சங்கமாக மாறியது, இரண்டு ஆண்டுகளுக்குப் பிறகு ஐ. இ. இ. இ கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு சங்கமாக மாறியது, இதில் தெளிவற்ற அமைப்புகள் மற்றும் பரிணாமக் கணக்கீடு போன்ற புதிய ஆர்வமுள்ள பகுதிகளைச் சேர்த்தது, அவை 2011 இல் கணக்கீட்டு நுண்ணறிவுடன் தொடர்புடையவை (டோட் மற்றும் ஓவாஸ்கா). ஆனால் கம்ப்யூடேஷனல் இன்டலிஜென்ஸின் முதல் தெளிவான வரையறை 1994 ஆம் ஆண்டில் பெஸ்டெக் என்பவரால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டதுஃ ஒரு அமைப்பு எண் தரவு போன்ற குறைந்த அளவிலான தரவைக் கையாளும் போது, ஒரு முறை-அங்கீகாரக் கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் AI அர்த்தத்தில் அறிவைப் பயன்படுத்தவில்லை என்றால், மேலும் இது கம்ப்யூடேஷனல் தகவமைப்பு, தவறு சகிப்புத்தன்மை, மனிதனைப் போன்ற திருப்புமுனையை அணுகும் வேகம் மற்றும் பிழை விகிதங்களை வெளிப்படுத்தத் தொடங்கும் போது மனித செயல்திறனை தோராயமாக மதிப்பிடுகிறது. பெஸ்டெக் மற்றும் மார்க்ஸ் (1993) CI ஐ AI இலிருந்து தெளிவாக வேறுபடுத்தினர், முதல் முறை மென்மையான கணினி முறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அதே நேரத்தில் AI கடின கணினி முறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது என்று வாதிட்டனர். செயற்கை நுண்ணறிவுக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு செயற்கை நுண்ணறிவும் கணக்கீட்டு நுண்ணறிவும் இதேபோன்ற நீண்டகால இலக்கை நாடுகின்றனஃ பொது நுண்ணறிவை அடைவது, இது ஒரு மனிதனால் செய்யக்கூடிய எந்தவொரு அறிவுசார் பணியையும் செய்யக்கூடிய ஒரு இயந்திரத்தின் நுண்ணறிவு; அவற்றுக்கிடையே ஒரு தெளிவான வேறுபாடு உள்ளது. பெஸ்டெக்கின் (1994) கூற்றுப்படி, கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழுவாகும். இயந்திர நுண்ணறிவில் இரண்டு வகைகள் உள்ளனஃ ஹார்ட் கம்ப்யூட்டிங் நுட்பங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் மென்மையான கம்ப்யூட்டிங் முறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு, இது பல சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்க உதவுகிறது. ஹார்ட் கம்ப்யூட்டிங் நுட்பங்கள் நவீன கணினிகள் அடிப்படையாகக் கொண்ட இரண்டு மதிப்புகளை (பூலியன் உண்மை அல்லது தவறு, 0 அல்லது 1) மட்டுமே அடிப்படையாகக் கொண்ட பைனரி தர்க்கத்தைப் பின்பற்றி செயல்படுகின்றன. இந்த தர்க்கத்தின் ஒரு சிக்கல் என்னவென்றால், நமது இயல்பான மொழியை எப்போதும் 0 மற்றும் 1 இன் முழுமையான சொற்களாக எளிதில் மொழிபெயர்க்க முடியாது. தெளிவற்ற தர்க்கத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட மென்மையான கணினி நுட்பங்கள் இங்கே பயனுள்ளதாக இருக்கும். பகுதி உண்மைகளுக்கு (தெளிவான/தெளிவற்ற அமைப்புகள்) தரவுகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் மனித மூளை செயல்படும் விதத்திற்கு மிகவும் நெருக்கமாக, இந்த தர்க்கம் சிஐயின் முக்கிய பிரத்யேக அம்சங்களில் ஒன்றாகும். தெளிவற்ற மற்றும் பைனரி தர்க்கங்களின் அதே கொள்கைகளுக்குள் மிருதுவான மற்றும் தெளிவற்ற அமைப்புகளைப் பின்பற்றுகின்றன. தெளிவான தர்க்கம் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு கொள்கைகளின் ஒரு பகுதியாகும், மேலும் இது ஒரு தொகுப்பில் ஒரு உறுப்பைச் சேர்ப்பதா இல்லையா என்பதைக் கொண்டுள்ளது, அதேசமயம் தெளிவற்ற அமைப்புகள் (சிஐ) கூறுகளை ஒரு தொகுப்பில் ஓரளவு இருக்க உதவுகின்றன. இந்த தர்க்கத்தைப் பின்பற்றி, ஒவ்வொரு உறுப்புக்கும் ஒரு அளவு உறுப்பினர் (0 முதல் 1 வரை) வழங்கப்படலாம், இந்த 2 மதிப்புகளில் பிரத்தியேகமாக ஒன்று அல்ல. சிஐ மற்றும் அதன் பயன்பாடுகளின் ஐந்து முக்கிய கொள்கைகள் கம்ப்யூடேஷனல் இன்டலிஜென்ஸின் முக்கிய பயன்பாடுகளில் கணினி அறிவியல், பொறியியல், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் உயிர் மருத்துவம் ஆகியவை அடங்கும். தெளிவற்ற தர்க்கம் முன்பு விளக்கப்பட்டபடி, CI இன் முக்கிய கொள்கைகளில் ஒன்றான தெளிவற்ற தர்க்கம், நிஜ வாழ்க்கையின் சிக்கலான செயல்முறைகளுக்காக செய்யப்பட்ட அளவீடுகள் மற்றும் செயல்முறை மாதிரியைக் கொண்டுள்ளது. இது முழுமையற்ற தன்மையை எதிர்கொள்ளக்கூடும், மேலும் மிக முக்கியமாக ஒரு செயல்முறை மாதிரியில் தரவைப் பற்றிய அறியாமை, இதற்கு நேர்மாறாக செயற்கை நுண்ணறிவு, இதற்கு சரியான அறிவு தேவைப்படுகிறது. இந்த நுட்பம் கட்டுப்பாடு, பட செயலாக்கம் மற்றும் முடிவெடுப்பது போன்ற பரந்த அளவிலான களங்களுக்கு பொருந்தும். ஆனால் இது சலவை இயந்திரங்கள், மைக்ரோவேவ் அடுப்புகள் போன்ற வீட்டு உபகரணங்கள் துறையிலும் நன்கு அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. வீடியோ கேமராவைப் பயன்படுத்தும் போது நாம் அதை எதிர்கொள்ளலாம், அங்கு கேமராவை நிலையற்ற முறையில் வைத்திருக்கும்போது படத்தை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது. மருத்துவ நோயறிதல், அந்நிய செலாவணி வர்த்தகம் மற்றும் வணிக மூலோபாயம் தேர்வு போன்ற பிற பகுதிகள் இந்த கொள்கையின் பயன்பாடுகளின் எண்ணிக்கையிலிருந்து வேறுபட்டவை. தெளிவற்ற தர்க்கம் தோராயமான பகுத்தறிவுக்கு முக்கியமாக பயனுள்ளதாக இருக்கும், மேலும் கற்றல் திறன்களைக் கொண்டிருக்கவில்லை, இது மனிதர்களுக்கு மிகவும் தேவைப்படும் தகுதியாகும். இது அவர்களின் முந்தைய தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தங்களை மேம்படுத்திக் கொள்ள உதவுகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இதனால்தான் சிஐ வல்லுநர்கள் உயிரியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதில் வேலை செய்கிறார்கள், அவை 3 முக்கிய கூறுகளால் வரையறுக்கப்படலாம்ஃ தகவல்களைச் செயலாக்கும் செல்-பாடி, ஆக்சான், இது சமிக்ஞையை நடத்துவதற்கு உதவும் சாதனம், மற்றும் சிக்னல்களைக் கட்டுப்படுத்தும் சினாப்ஸ். எனவே, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் விநியோகிக்கப்பட்ட தகவல் செயலாக்க அமைப்புகளால் வரையறுக்கப்படுகின்றன, இது செயல்முறை மற்றும் அனுபவ தரவுகளிலிருந்து கற்றல் ஆகியவற்றை செயல்படுத்துகிறது. மனிதர்களைப் போலவே செயல்படுவதும், தவறு சகிப்புத்தன்மையும் இந்த கொள்கையின் முக்கிய சொத்துக்களில் ஒன்றாகும். அதன் பயன்பாடுகளைப் பொறுத்தவரை, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை ஐந்து குழுக்களாக வகைப்படுத்தலாம்ஃ தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் வகைப்பாடு, துணை நினைவகம், வடிவங்களின் தொகுப்பு உருவாக்கம் மற்றும் கட்டுப்பாடு. பொதுவாக, இந்த முறை மருத்துவத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதையும் வகைப்படுத்துவதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, மேலும் மோசடி கண்டறிதலை எதிர்கொள்வதையும், மிக முக்கியமாக அதை கட்டுப்படுத்துவதற்காக ஒரு அமைப்பின் நேரியல் அல்லாதவற்றைக் கையாள்வதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. மேலும், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நுட்பங்கள் தெளிவற்ற தர்க்கங்களுடன் தரவு கிளஸ்டரிங்கை இயக்கும் நன்மையைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன. பரிணாமக் கணக்கீட்டை உலகளாவிய உகப்பாக்கலுக்கான முறைகள் மற்றும் வழிமுறைகளின் குடும்பமாகக் காணலாம், அவை பொதுவாக கேண்டிடேட் தீர்வுகளின் எண்ணிக்கையை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. அவை உயிரியல் பரிணாமத்தால் ஈர்க்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவை பெரும்பாலும் பரிணாம வழிமுறைகளாக சுருக்கமாகக் கூறப்படுகின்றன. இதில் மரபணு வழிமுறைகள், பரிணாம மூலோபாயம், மரபணு நிரலாக்கம் மற்றும் பல அடங்கும். பாரம்பரிய கணித முறைகளால் தீர்க்க முடியாத பணிகளுக்கான சிக்கல் தீர்ப்பாளர்களாக அவை கருதப்படுகின்றன, மேலும் அவை பல குறிக்கோள் உகப்பாக்கம் உள்ளிட்ட உகப்பாக்கத்திற்கு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கற்றல் கோட்பாடு இன்னும் மனிதர்களுக்கு நெருக்கமான "பகுத்தறிவுக்கான" வழியைத் தேடுகிறது, கற்றல் கோட்பாடு CI இன் முக்கிய அணுகுமுறைகளில் ஒன்றாகும். உளவியலில், கற்றல் என்பது அறிவு, திறன்கள், மதிப்புகள் மற்றும் உலகக் கண்ணோட்டங்களைப் பெறுவதற்கும், மேம்படுத்துவதற்கும் அல்லது மாற்றுவதற்கும் அறிவாற்றல், உணர்ச்சி மற்றும் சுற்றுச்சூழல் விளைவுகள் மற்றும் அனுபவங்களை ஒன்றிணைக்கும் செயல்முறையாகும் (ஆர்ம்ரோட், 1995; இல்லெரிஸ், 2004). கற்றல் கோட்பாடுகள் பின்னர் இந்த விளைவுகள் மற்றும் அனுபவங்கள் எவ்வாறு செயலாக்கப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது, பின்னர் முந்தைய அனுபவத்தின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்ய உதவுகிறது. சாத்தியக்கூறு முறைகள் தெளிவற்ற தர்க்கத்தின் முக்கிய கூறுகளில் ஒன்றாக இருப்பதால், பால் எர்டோஸ் மற்றும் ஜோயல் ஸ்பென்சர் (1974) ஆகியோரால் முதன்முதலில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட நிகழ்தகவு முறைகள், பெரும்பாலும் சீரற்ற தன்மையால் வரையறுக்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு அமைப்பின் விளைவுகளை மதிப்பீடு செய்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. எனவே, நிகழ்தகவு முறைகள் முன் அறிவின் அடிப்படையில் ஒரு பிரச்சினைக்கு சாத்தியமான தீர்வுகளை வெளிப்படுத்துகின்றன. பல்கலைக்கழக கல்வியில் தாக்கம் நூலியல் ஆய்வுகளின்படி, கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அனைத்து முக்கிய கல்வி வெளியீட்டாளர்களும் கையெழுத்துப் பிரதிகளை ஏற்றுக்கொள்கிறார்கள், இதில் தெளிவற்ற தர்க்கம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பரிணாமக் கணக்கீடுகளின் கலவை விவாதிக்கப்படுகிறது. மறுபுறம், கணக்கீட்டு நுண்ணறிவு பல்கலைக்கழக பாடத்திட்டத்தில் கிடைக்கவில்லை. மாணவர்கள் ஒரு பாடத்திட்டத்தில் கலந்து கொள்ளக்கூடிய தொழில்நுட்ப பல்கலைக்கழகங்களின் எண்ணிக்கை குறைவாகவே உள்ளது. பிரிட்டிஷ் கொலம்பியா, டார்ட்மண்ட் தொழில்நுட்ப பல்கலைக்கழகம் (ஐரோப்பிய தெளிவற்ற ஏற்றத்தில் ஈடுபட்டுள்ளது) மற்றும் ஜார்ஜியா தெற்கு பல்கலைக்கழகம் மட்டுமே இந்த களத்திலிருந்து படிப்புகளை வழங்குகின்றன. பெரிய பல்கலைக்கழகங்கள் இந்த தலைப்பை புறக்கணிக்க காரணம் அவர்களிடம் வளங்கள் இல்லாததே. தற்போதுள்ள கணினி அறிவியல் படிப்புகள் மிகவும் சிக்கலானவை, செமஸ்டரின் முடிவில் தெளிவற்ற தர்க்கத்திற்கு இடமில்லை. சில நேரங்களில் இது தற்போதுள்ள அறிமுகப் படிப்புகளில் ஒரு துணைத் திட்டமாக கற்பிக்கப்படுகிறது, ஆனால் பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில் பல்கலைக்கழகங்கள் பூலியன் லாஜிக், டூரிங் இயந்திரங்கள் மற்றும் பிளாக்ஸ் வேர்ல்ட் போன்ற பொம்மை சிக்கல்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட கிளாசிக்கல் AI கருத்துகளைப் பற்றிய படிப்புகளை விரும்புகின்றன. STEM கல்வியை உயர்த்தியதிலிருந்து, நிலைமை சற்று மாறிவிட்டது. சிக்கலான தகவமைப்பு அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள மாணவரை அனுமதிக்கும் பலதரப்பட்ட அணுகுமுறைகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் சில முயற்சிகள் உள்ளன. இந்த நோக்கங்கள் ஒரு கோட்பாட்டு அடிப்படையில் மட்டுமே விவாதிக்கப்படுகின்றன. உண்மையான பல்கலைக்கழகங்களின் பாடத்திட்டம் இன்னும் மாற்றியமைக்கப்படவில்லை. வெளியீடுகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் கற்றல் அமைப்புகள் குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் தெளிவற்ற அமைப்புகள் குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிணாமக் கணக்கீடு குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் கம்ப்யூடேஷனல் நுண்ணறிவில் வளர்ந்து வரும் தலைப்புகளில் ஐ. இ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் தன்னாட்சி மன வளர்ச்சி குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் கம்ப்யூடேஷனல் உயிரியல் மற்றும் உயிர் தகவலியல் குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் கம்ப்யூடேஷனல் நுண்ணறிவு குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் நானோ பயோசைன்ஸ் குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் தகவல் தடயவியல் மற்றும் பாதுகாப்பு குறித்த ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் நானோ தொழில்நுட்பம் குறித்த ஸ்மார்ட் கிரிட் ஐ. இ. இ. இ. பரிவர்த்தனைகள் குறித்த ஐ. இ. இ. இ வில்லி & சன்ஸ். கம்ப்யூடேஷனல் இன்டலிஜென்ஸ்ஃ டேவிட் பூல், ஆலன் மேக்வொர்த், ராண்டி கோய்பெல் ஆகியோரால் எழுதப்பட்ட ஒரு தர்க்கரீதியான அணுகுமுறை. ஆக்ஸ்போர்டு பல்கலைக்கழகம் பிரஸ். கம்ப்யூடேஷனல் இன்டெலிஜென்ஸ்ஃ க்ரூஸ், போர்ஜெல்ட், க்ளோன், மோவ்ஸ், ஸ்டெய்ன்ப்ரெச்சர், ஹேல்ட், 2013, ஸ்பிரிங்கர், குறிப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு