Vad är modellbaserad resonemang?

Modellbaserat resonemang är användningen av en fungerande modell och medföljande observationer från den verkliga världen för att dra slutsatser. Det spelar en viktig roll i konstgjorda logiksystem och resonemang inom vetenskapen. Skapandet av modellen är den tidskrävande aspekten av denna strategi, eftersom det är nödvändigt att göra modellen så djup, komplex och detaljerad som möjligt för att uppnå bästa resultat. När en fungerande modell har upprättats kan den också kräva periodiska uppdateringar.

I ett exempel på modellbaserat resonemang kan ett företag utveckla en fungerande neurologisk modell av människokroppen. Modellen skulle normalt innehålla information om nätverket av anslutningar som finns i det centrala och perifera nervsystemet. Data om symptom på neurologiska problem kan byggas in i systemet med hjälp av observationer för att skapa en matris med känd information. En användare kan potentiellt interagera med modellen genom att mata in patientsymtom, som slurvade tal och ojämnt utvidgade elever, och det skulle ge en potentiell diagnos, som stroke.

Sådana system kan ha ett brett spektrum av tillämpningar inom vetenskapen. Konstgjorda system kan göra det möjligt för forskare att utforska och testa hypoteser. Modellbaserad resonemang kan också vara ryggraden i ett övervakningssystem som skickar varningar baserade på ingångar. Klimatmodellering till exempel tillåter datorer att ta information om nuvarande väderförhållanden och köra den genom en modell för att ge information om spirande tropiska stormar och andra meteorologiska händelser av oro. Automatisering av vissa uppgifter kan göra det möjligt för forskare att fokusera på andra ämnen som kräver mer komplexa resonemang.

Samma koncept kan också ligga till grund för vissa former av vetenskaplig tanke. Forskare upprätthåller fungerande modeller om vetenskapliga koncept, som hur tektoniska plattor fungerar, och gör observationer för att stärka modellen och utveckla ett kompendium av underlag. Detta gör att de kan dra slutsatser om vetenskapliga händelser, baserat på vad de vet från modellen och observationerna de har gjort. Om till exempel forskare övervakar en vulkan kan det modellbaserade resonemanget låta dem utfärda en evakueringsvarning om vulkanens beteende överensstämmer med ett överhängande utbrott.

Att utveckla modeller kan ta tid, tålamod och input från ett antal källor. Ju fler datapunkter, desto mer exakta och detaljerade modellbaserade resonemang kan vara. Detta kan hjälpa modellerare att undvika potentiellt kostsamma fel, som att inte förutse ett problem som skulle ha varit uppenbart med mer data. När observationer kommer in kan de läggas till i kunskapskroppen, vilket kan resultera i förskjutningar till modellen. En observation kan till exempel bevisa att en regel baserad på modellen faktiskt är felaktig eller inte står för en viss variabel.