Jusqu'au milieu du 20e siècle, toutes les informations paradigmes de traitement ont été basées sur la logique et les mathématiques. Plus tard dans le siècle, plusieurs modèles "informatiques douce" sur la base de la nature ont été soulevées. La première d'entre elles étaient des réseaux de neurones et algorithmes génétiques.
Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont des systèmes de traitement de l'information sur le modèle du cerveau humain. Contrairement aux ordinateurs, les réseaux de neurones sont formés au lieu de programmé. Le réseau neuronal est montré des exemples de bonnes et de mauvaises habitudes, et les «poids» internes du filet sont légèrement ajusté chaque fois qu'il identifie un motif mal. Lentement, le filet apprend à identifier tous les modèles correctement.
Algorithmes génétiques
Les algorithmes génétiques à résoudre des problèmes en utilisant la même technique que la nature utilise pour résoudre le problème continue de concevoir des plantes et des animaux en fonction de leur environnement. Une population de chaînes codées qui décrivent des solutions possibles à un problème sont "élevés" jusqu'à ce qu'une solution adéquate soit trouvée.
Neural Nets et algorithmes génétiques
Les réseaux neuronaux et algorithmes génétiques ont été combinés à bien des égards, mais l'un des plus fréquents est l'aide d'un algorithme génétique pour concevoir l'architecture d'un réseau neuronal. Les réseaux neuronaux construits les plus performants en une génération ont leurs «gènes» continuent dans la prochaine génération similaire au processus elocutionary naturel.