Was ist modellbasiertes Denken?
Modellbasiertes Denken ist die Verwendung eines Arbeitsmodells und begleitender realer Beobachtungen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Es spielt eine wichtige Rolle in künstlichen Logiksystemen sowie in der Argumentation in den Wissenschaften. Die Erstellung des Modells ist der zeitaufwendige Aspekt dieses Ansatzes, da das Modell so tief, komplex und detailliert wie möglich sein muss, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sobald ein Arbeitsmodell erstellt wurde, sind möglicherweise auch regelmäßige Aktualisierungen erforderlich.
In einem Beispiel für modellbasiertes Denken könnte ein Unternehmen ein funktionierendes neurologisches Modell des menschlichen Körpers entwickeln. Das Modell würde normalerweise Informationen über das Netzwerk von Verbindungen im zentralen und peripheren Nervensystem enthalten. Daten über Symptome von neurologischen Problemen könnten in das System eingebaut werden, wobei Beobachtungen verwendet werden, um eine Matrix bekannter Informationen zu erstellen. Ein Benutzer könnte möglicherweise mit dem Modell interagieren, indem er Patientensymptome eingibt, z. B. verwackelte Sprache und ungleich erweiterte Pupillen, und eine potenzielle Diagnose zurückgibt, z. B. Schlaganfall.
Solche Systeme können eine breite Palette von Anwendungen in den Wissenschaften haben. Künstliche Systeme können es Forschern ermöglichen, Hypothesen zu untersuchen und zu testen. Das modellbasierte Denken kann auch das Rückgrat eines Überwachungssystems sein, das Warnungen basierend auf Eingaben sendet. Mit der Klimamodellierung können Computer beispielsweise Informationen über die aktuellen Wetterbedingungen abrufen und ein Modell durchlaufen, um Informationen über aufkeimende tropische Stürme und andere meteorologische Ereignisse zu erhalten, die von Belang sind. Durch die Automatisierung einiger Aufgaben können sich Forscher auf andere Themen konzentrieren, die komplexere Überlegungen erfordern.
Das gleiche Konzept kann auch einigen Formen wissenschaftlichen Denkens zugrunde liegen. Die Forscher pflegen Arbeitsmodelle zu wissenschaftlichen Konzepten wie der Funktionsweise tektonischer Platten und machen Beobachtungen, um das Modell zu stärken und ein Kompendium unterstützender Informationen zu entwickeln. Dies ermöglicht es ihnen, Schlussfolgerungen über wissenschaftliche Ereignisse zu ziehen, basierend auf dem, was sie aus dem Modell wissen und den Beobachtungen, die sie gemacht haben. Überwachen Forscher beispielsweise einen Vulkan, können sie anhand der modellbasierten Überlegungen eine Evakuierungswarnung ausgeben, wenn das Verhalten des Vulkans mit einem bevorstehenden Ausbruch vereinbar ist.
Die Entwicklung von Modellen kann Zeit, Geduld und Input aus einer Reihe von Quellen erfordern. Je mehr Datenpunkte vorhanden sind, desto genauer und detaillierter kann die modellbasierte Argumentation sein. Dies kann Modellierern helfen, potenziell kostspielige Fehler zu vermeiden, z. B. das Versäumnis, ein Problem zu antizipieren, das bei mehr Daten offensichtlich gewesen wäre. Wenn Beobachtungen eintreffen, können sie dem Wissensbestand hinzugefügt werden, was zu Verschiebungen des Modells führen kann. Eine Beobachtung könnte beispielsweise beweisen, dass eine auf dem Modell basierende Regel tatsächlich falsch ist oder eine bestimmte Variable nicht berücksichtigt.