Calculele electronice tradiționale tind să fie alb-negru. Când lucrați în cod binar, cu secvențe de zerouri și unu, nu există nicio șansă pentru altceva decât răspunsuri simple „da sau nu”. În timp ce acesta poate fi o modalitate adecvată de calcul pentru multe sarcini, soft computing adoptă o abordare diferită. Pe scurt, soft computing permite computerului să preia un anumit nivel de imprecizie în activitatea sa. Unii pot echivala acest lucru cu inteligența artificială, deoarece este similară modului în care funcționează creierul uman.
Dintr-o perspectivă umană, soft computing introduce compromisuri în procesarea unui computer, care nu sunt prezente în hard computing. Sunt momente în care răspunsul la o întrebare poate fi da sau nu, dar încă nu există suficiente informații pentru a calcula definitiv care este răspunsul. Calculatoarele tradiționale care se confruntă cu această situație pur și simplu se vor opri și vor aștepta până când există suficiente informații pentru a trage o concluzie precisă. Soft computing este, în esență, capacitatea unui computer de a oferi un răspuns poate, sau chiar de a face o ghicire educată cu privire la care ar putea fi răspunsul până când mai multe informații devin disponibile.
Pentru a folosi un exemplu matematic, este simplu să spunem că suma a doi plus doi este patru. De asemenea, este corect să spunem că suma a doi plus doi este undeva între trei și cinci. Desigur, scopul este de a veni cu cel mai precis răspuns posibil. În timp ce un computer poate fi tentat să ignore a doua opțiune, soft computing, dacă este făcut corect, va vedea acest răspuns ca o opțiune potențială. Deși computerul va opta întotdeauna pentru cel mai precis răspuns disponibil, va lua în considerare efectuarea unei estimări, dacă nu toate numerele sunt cunoscute cu siguranță.
Pentru a veni cu răspunsurile sale sau pentru a evalua răspunsurile, computerul va folosi multe discipline diferite. Printre cele mai cunoscute cinci sunt sistemele „fuzzy”, calculul evolutiv, raționamentul probabilistic, învățarea automată și rețelele neuronale. Folosind multe metode de calcul diferite pentru analiza unei probleme, computerul poate veni în cele din urmă cu un răspuns precis la o întrebare care a avut inițial un răspuns imprecis.
De fapt, computerul a venit cu un răspuns care nu a fost preprogramat în el. Dintr-o perspectivă informatică și, eventual, din perspectivă biologică, aceasta ar putea fi considerată învățare sau inteligență artificială. Unii ar putea argumenta că calea către răspuns a fost pre-programată, indiferent dacă răspunsul a fost sau nu, nefiind astfel inteligență reală. Întrebarea dacă aceasta constituie inteligență reală este o chestiune filozofică, care probabil depinde în mare măsură de propria perspectivă.
Domeniul informaticii este în general entuziasmat de posibilitatea soft computing și de beneficiile sale potențiale. Ar putea revoluționa robotica, făcând probabil mai multe proteze asemănătoare vieții, care sunt mai ușor de utilizat și care se mișcă mai natural. Soft computing ar putea fi folosit și în multe alte domenii, cum ar fi medicina, inginerie și fizică.