Hvad er modelbaseret begrundelse?

Modelbaseret resonnement er brugen af ​​en arbejdsmodel og ledsagende observationer i den virkelige verden for at drage konklusioner. Det spiller en vigtig rolle i kunstige logiksystemer såvel som resonnementer i videnskaberne. Oprettelsen af ​​modellen er det tidskrævende aspekt af denne tilgang, da det er nødvendigt at gøre modellen så dyb, kompleks og detaljeret som muligt for at opnå de bedste resultater. Når en arbejdsmodel er etableret, kan den muligvis også kræve periodiske opdateringer.

I et eksempel på modelbaseret ræsonnement kunne en virksomhed udvikle en fungerende neurologisk model af den menneskelige krop. Modellen vil normalt indeholde information om netværket af forbindelser, der findes i det centrale og perifere nervesystem. Data om symptomer på neurologiske problemer kunne indbygges i systemet ved hjælp af observationer til at skabe en matrix med kendt information. En bruger kunne potentielt interagere med modellen ved at indtaste patientsymptomer, som sløret tale og ulige dilaterede elever, og det ville returnere en potentiel diagnose, som slagtilfælde.

Sådanne systemer kan have en bred vifte af anvendelser inden for videnskaberne. Kunstige systemer kan give forskere mulighed for at udforske og teste hypoteser. Modelbaseret ræsonnement kan også være rygraden i et overvågningssystem, der sender advarsler baseret på input. Klimamodellering giver for eksempel computere mulighed for at tage information om aktuelle vejrforhold og køre den gennem en model for at give information om spirende tropiske storme og andre meteorologiske begivenheder, der er bekymrede. Automatisering af nogle opgaver kan give forskere mulighed for at fokusere på andre emner, der kræver mere komplekse resonnementer.

Det samme koncept kan også ligge til grund for nogle former for videnskabelig tænkning. Forskere opretholder arbejdsmodeller om videnskabelige koncepter, som hvordan tektoniske plader fungerer, og foretager observationer for at styrke modellen og udvikle et kompendium med understøttende information. Dette giver dem mulighed for at drage konklusioner om videnskabelige begivenheder, baseret på hvad de kender fra modellen og de observationer, de har foretaget. Hvis for eksempel forskere overvåger en vulkan, kan den modelbaserede ræsonnement give dem mulighed for at udsende en evakueringsadvarsel, hvis vulkanens opførsel er i overensstemmelse med et forestående udbrud.

Udvikling af modeller kan tage tid, tålmodighed og input fra en række kilder. Jo flere datapunkter, jo mere nøjagtige og detaljerede modelbaserede resonnementer kan være. Dette kan hjælpe modellerere med at undgå potentielt dyre fejl, som at undlade at forudse et problem, der ville have været tydeligt med flere data. Når observationer kommer ind, kan de føjes til viden, som kan resultere i skift til modellen. For eksempel kan en observation bevise, at en regel, der er baseret på modellen, faktisk er ukorrekt eller ikke tegner sig for en bestemt variabel.