Co je to uvažování založené na modelu?

Zdošení založené na modelu je použití pracovního modelu a doprovázejícího pozorování v reálném světě k vyvození závěrů. Hraje důležitou roli v umělých logických systémech a zdůvodnění ve vědách. Vytváření modelu je časově náročný aspekt tohoto přístupu, protože je nutné, aby byl model co nejhlubší, složitý a nejpodrobnější, aby dosáhl nejlepších výsledků. Jakmile bude stanoven pracovní model, může také vyžadovat periodické aktualizace. Model by normálně zahrnoval informace o síti připojení nalezených v centrálním a periferním nervovém systému. Do systému by mohly být zabudovány údaje o symptomech neurologických problémů pomocí pozorování k vytvoření matice známých informací. Uživatel by mohl potenciálně interagovat s modelem zadáváním symptomů pacienta, jako je nezlevená řeč a nerovnoměrně rozšířené žáky, a to would Vrátit potenciální diagnózu, jako je mrtvice.

Takové systémy mohou mít ve vědách širokou škálu aplikací. Umělé systémy mohou vědcům umožnit prozkoumat a testovat hypotézy. Zdůvodnění založené na modelu může být také páteří monitorovacího systému, který odesílá upozornění na základě vstupů. Například modelování klimatu umožňuje počítačům přijímat informace o aktuálních povětrnostních podmínkách a spustit je pomocí modelu, aby poskytoval informace o začínajících tropických bouřích a dalších meteorologických událostech. Automatizace některých úkolů může vědcům umožnit zaměřit se na další témata, která vyžadují složitější zdůvodnění.

Stejný koncept může také základem některých forem vědeckého myšlení. Vědci udržují pracovní modely o vědeckých koncepcích, jako je to, jak fungují tektonické desky, a vytvářejí pozorování k posílení modelu a vyvinutí kompendia podpůrných informací. To umožňujevyvodit závěr o vědeckých událostech na základě toho, co znají z modelu, a pozorování, která učinili. Pokud například vědci monitorují sopku, může jim uvažování založené na modelu umožnit vydat varování o evakuaci, pokud je chování sopky v souladu s bezprostřední erupcí.

Vývoj modelů může trvat čas, trpělivost a vstup z řady zdrojů. Čím více údajů, tím přesnější a podrobnější mohou být uvažování založené na modelu. To může modelářům pomoci vyhnout se potenciálně nákladným chybám, jako je to, že nedokáže předvídat problém, který by byl zřejmý s více údaji. Jakmile přicházejí pozorování, mohou být přidány do těla znalostí, což může vést k posunu k modelu. Například pozorování by mohlo prokázat, že pravidlo založené na modelu je ve skutečnosti nesprávné nebo nezohledňuje konkrétní proměnnou.