¿Qué es el razonamiento basado en modelos?
El razonamiento basado en modelos es el uso de un modelo de trabajo y las observaciones acompañantes del mundo real para sacar conclusiones. Desempeña un papel importante en los sistemas de lógica artificial, así como el razonamiento en las ciencias. La creación del modelo es el aspecto que consume mucho tiempo de este enfoque, ya que es necesario hacer que el modelo sea lo más profundo, complejo y detallado posible para lograr los mejores resultados. Una vez que se ha establecido un modelo de trabajo, también puede requerir actualizaciones periódicas.
En un ejemplo de razonamiento basado en modelos, una empresa podría desarrollar un modelo neurológico que funcione del cuerpo humano. El modelo normalmente incluiría información sobre la red de conexiones que se encuentran en los sistemas nerviosos centrales y periféricos. Los datos sobre los síntomas de los problemas neurológicos podrían integrarse en el sistema, utilizando observaciones para crear una matriz de información conocida. Un usuario podría interactuar con el modelo al ingresar los síntomas del paciente, como el habla arrastrada y las pupilas de dilatación desigual, y seríaD devuelva un diagnóstico potencial, como el accidente cerebrovascular.
Tales sistemas pueden tener una amplia gama de aplicaciones en las ciencias. Los sistemas artificiales pueden permitir a los investigadores explorar y probar hipótesis. El razonamiento basado en modelos también puede ser la columna vertebral de un sistema de monitoreo que envía alertas según las entradas. El modelado climático, por ejemplo, permite a las computadoras tomar información sobre las condiciones climáticas actuales y ejecutarla a través de un modelo para proporcionar información sobre tormentas tropicales en ciernes y otros eventos meteorológicos de preocupación. La automatización de algunas tareas puede permitir a los investigadores centrarse en otros temas que requieren un razonamiento más complejo.
El mismo concepto también puede ser la base de algunas formas de pensamiento científico. Los investigadores mantienen modelos de trabajo sobre conceptos científicos, como cómo funcionan las placas tectónicas, y hacen observaciones para fortalecer el modelo y desarrollar un compendio de información de apoyo. Esto permitePara llegar a llegar a la conclusión sobre eventos científicos, basados en lo que saben del modelo y las observaciones que han hecho. Si, por ejemplo, los investigadores están monitoreando un volcán, el razonamiento basado en el modelo puede permitirles emitir una advertencia de evacuación si el comportamiento del volcán es consistente con una erupción inminente.
Los modelos en desarrollo pueden tomar tiempo, paciencia y entrada de varias fuentes. Cuantos más puntos de datos, más preciso y detallado razonamiento basado en modelos. Esto puede ayudar a los modeladores a evitar errores potencialmente costosos, como no anticipar un problema que hubiera sido evidente con más datos. A medida que entran las observaciones, se pueden agregar al cuerpo de conocimiento, lo que puede dar lugar a cambios al modelo. Por ejemplo, una observación podría probar que una regla basada en el modelo es realmente incorrecta o no tiene en cuenta una variable particular.