Hva er modellbasert begrunnelse?

Modellbasert resonnement er bruken av en arbeidsmodell og tilhørende observasjoner fra den virkelige verden for å trekke konklusjoner. Det spiller en viktig rolle i kunstige logiske systemer så vel som resonnement innen vitenskapene. Opprettelsen av modellen er det tidkrevende aspektet av denne tilnærmingen, da det er nødvendig å gjøre modellen så dyp, kompleks og detaljert som mulig for å oppnå de beste resultatene. Når en arbeidsmodell er etablert, kan den også kreve periodiske oppdateringer.

I et eksempel på modellbasert resonnement kan et selskap utvikle en fungerende nevrologisk modell av menneskekroppen. Modellen vil normalt inneholde informasjon om nettverket av forbindelser som finnes i sentral- og perifere nervesystemer. Data om symptomer på nevrologiske problemer kan bygges inn i systemet ved hjelp av observasjoner for å lage en matrise med kjent informasjon. En bruker kan potensielt samhandle med modellen ved å legge inn pasientsymptomer, som slurvet tale og ulikt utvidede elever, og det ville gitt en potensiell diagnose, som hjerneslag.

Slike systemer kan ha et bredt spekter av anvendelser innen vitenskapene. Kunstige systemer kan la forskere utforske og teste hypoteser. Modellbasert resonnement kan også være ryggraden i et overvåkingssystem som sender varsler basert på innspill. Klimamodellering, for eksempel, lar datamaskiner ta informasjon om dagens værforhold og kjøre den gjennom en modell for å gi informasjon om spirende tropiske stormer og andre meteorologiske hendelser som er bekymret. Automatisering av noen oppgaver kan tillate forskere å fokusere på andre temaer som krever mer komplekse resonnementer.

Det samme konseptet kan også ligge til grunn for noen former for vitenskapelig tanke. Forskere opprettholder arbeidsmodeller om vitenskapelige konsepter, for eksempel hvordan tektoniske plater fungerer, og gjør observasjoner for å styrke modellen og utvikle et kompendium med støtteinformasjon. Dette lar dem trekke konklusjon om vitenskapelige hendelser, basert på hva de vet fra modellen og observasjonene de har gjort. Hvis for eksempel forskere overvåker en vulkan, kan den modellbaserte resonnementet tillate dem å gi en evakueringsadvarsel hvis vulkanens oppførsel er i samsvar med et forestående utbrudd.

Å utvikle modeller kan ta tid, tålmodighet og innspill fra en rekke kilder. Jo flere datapunkter, jo mer nøyaktig og detaljert modellbasert resonnement kan være. Dette kan hjelpe modellerere å unngå potensielt dyre feil, som å ikke forutse et problem som ville vært tydelig med mer data. Når observasjoner kommer inn, kan de legges til kunnskapskroppen, noe som kan føre til skift til modellen. For eksempel kan en observasjon bevise at en regel basert på modellen faktisk er feil, eller ikke står for en bestemt variabel.