Inteligența computațională (CI) este o ramură a informaticii în care proiectele evoluează de jos în sus, ordinea reieșind dintr-o lipsă inițială de structură. Acest lucru este similar cu multe procese observate în lumea naturală. Inteligența computațională include concepte precum calculul evolutiv, în care problemele sunt rezolvate folosind modele ale procesului evolutiv și, atunci când este aplicată învățării automate, permite roboților să învețe din experiență. Logica fuzzy, un sistem care seamănă cu luarea deciziilor umane, poate fi folosită pentru a rezolva probleme în care există vag sau incertitudine. Rețelele neuronale sunt sisteme bazate pe funcția creierului uman și pot fi utilizate pentru a detecta tipare și tendințe în date complexe.
Spre deosebire de hard computing, unde soluțiile sunt garantate și problemele sunt limitate în funcție de condiții stricte, inteligența computațională se încadrează sub titlul soft computing, unde rezultatele de succes nu apar întotdeauna. Inteligența computațională se inspiră adesea din natură, de exemplu în domeniul calculului evolutiv, unde sunt create sisteme care evoluează pentru a rezolva probleme complexe. Acest lucru poate fi aplicat inteligenței artificiale sau sintetice, dând naștere unor roboți care învață din experiență și se dezvoltă în timp.
Sistemele bazate pe logica fuzzy pot fi utilizate în inteligența computațională pentru a simula moduri umane de gândire. Ele ar putea fi combinate cu rețele neuronale inspirate biologic în domeniul roboticii cognitive, creând roboți cu capacitatea de a gândi într-un mod care seamănă cu procesele gândirii umane. Pe lângă gândire, astfel de roboți ar putea, de asemenea, să învețe, să-și amintească, să perceapă și să ia decizii în fața incertitudinii, așa cum fac oamenii. Acest lucru ar putea permite roboților să înțeleagă mai bine cererile umane, permițându-le să detecteze sensul din spatele cuvintelor folosite. Acest lucru ar putea fi esențial pentru o mașină care efectuează sarcini casnice.
Rețelele neuronale sunt de obicei considerate ca parte a inteligenței computaționale. La fel ca creierul uman, ele constau din numeroase părți individuale interconectate, similare cu nervii. Acestea lucrează împreună pentru a rezolva problemele, învățând pe măsură ce merg, deoarece conexiunile dintre elemente sunt reglabile, precum conexiunile dintre nervi.
Odată ce rețelele neuronale au învățat cum să analizeze datele, ele pot deveni efectiv experți în domeniile lor și pot fi folosite pentru a prezice rezultate în diferite scenarii. Un dezavantaj al acestui tip de inteligență computațională este că necesită multă putere de calcul și poate funcționa într-un mod imprevizibil. Rețelele neuronale nu trebuie confundate cu sistemele expert, care folosesc seturi predeterminate de reguli pentru a lua decizii și nu le adaptează pentru a se potrivi cu datele.