Co to jest uzasadnienie oparte na modelu?
Rozumowanie oparte na modelu polega na wykorzystaniu działającego modelu i towarzyszących obserwacji w świecie rzeczywistym w celu wyciągnięcia wniosków. Odgrywa ważną rolę w systemach sztucznej logiki, a także w rozumowaniu w nauce. Stworzenie modelu jest czasochłonnym aspektem tego podejścia, ponieważ konieczne jest, aby model był tak głęboki, złożony i szczegółowy, jak to możliwe, aby osiągnąć najlepsze wyniki. Po ustanowieniu działającego modelu może również wymagać okresowych aktualizacji.
Na przykładzie wnioskowania opartego na modelu firma może opracować działający model neurologiczny ludzkiego ciała. Model normalnie zawierałby informacje o sieci połączeń znajdujących się w centralnym i obwodowym układzie nerwowym. Dane o objawach problemów neurologicznych można wbudować w system, wykorzystując obserwacje do stworzenia matrycy znanych informacji. Użytkownik może potencjalnie wchodzić w interakcje z modelem, wprowadzając objawy pacjenta, takie jak niewyraźna mowa i nierównomiernie rozszerzone źrenice, a to zwróci potencjalną diagnozę, na przykład udar.
Takie systemy mogą mieć szeroki zakres zastosowań w nauce. Sztuczne systemy mogą pozwolić badaczom na badanie i testowanie hipotez. Rozumowanie na podstawie modelu może być również podstawą systemu monitorowania, który wysyła ostrzeżenia na podstawie danych wejściowych. Na przykład modelowanie klimatu pozwala komputerom pobierać informacje o bieżących warunkach pogodowych i przepuszczać je przez model, aby dostarczyć informacji o wschodzących burzach tropikalnych i innych ważnych zdarzeniach meteorologicznych. Automatyzacja niektórych zadań może pozwolić badaczom skoncentrować się na innych tematach wymagających bardziej złożonego rozumowania.
Ta sama koncepcja może również leżeć u podstaw niektórych form myśli naukowej. Naukowcy utrzymują działające modele dotyczące pojęć naukowych, takich jak działanie płyt tektonicznych, i dokonują obserwacji w celu wzmocnienia modelu i opracowania kompendium informacji pomocniczych. Pozwala im to wyciągać wnioski na temat wydarzeń naukowych na podstawie tego, co wiedzą z modelu i poczynionych obserwacji. Jeśli na przykład badacze monitorują wulkan, oparte na modelach rozumowanie może pozwolić im wydać ostrzeżenie o ewakuacji, jeśli zachowanie wulkanu jest zgodne z nadciągającą erupcją.
Opracowywanie modeli może wymagać czasu, cierpliwości i wkładu z wielu źródeł. Im więcej punktów danych, tym dokładniejsze i bardziej szczegółowe może być wnioskowanie oparte na modelu. Może to pomóc projektantom uniknąć potencjalnie kosztownych błędów, takich jak nieoczekiwanie problemu, który byłby widoczny przy większej ilości danych. W miarę pojawiania się obserwacji można je dodawać do zasobu wiedzy, co może powodować zmiany w modelu. Na przykład obserwacja może udowodnić, że reguła oparta na modelu jest w rzeczywistości niepoprawna lub nie uwzględnia konkretnej zmiennej.