Hvad er modelbaseret ræsonnement?

Modelbaseret ræsonnement er brugen af en arbejdsmodel og ledsagende observationer i den virkelige verden til at drage konklusioner.Det spiller en vigtig rolle i kunstige logiske systemer såvel som ræsonnement i videnskaberne.Oprettelsen af modellen er det tidskrævende aspekt af denne tilgang, da det er nødvendigt at gøre modellen så dyb, kompleks og detaljeret som muligt for at opnå de bedste resultater.Når en arbejdsmodel er etableret, kan den også kræve periodiske opdateringer.

I et eksempel på modelbaseret ræsonnement kunne et firma udvikle en fungerende neurologisk model af den menneskelige krop.Modellen vil normalt omfatte information om netværket af forbindelser, der findes i de centrale og perifere nervesystemer.Data om symptomer på neurologiske problemer kunne indbygges i systemet ved hjælp af observationer til at skabe en matrix af kendt information.En bruger kunne potentielt interagere med modellen ved at indtaste patientsymptomer, såsom sløret tale og ulige udvidede elever, og det ville returnere en potentiel diagnose, som slagtilfælde.

Sådanne systemer kan have en bred vifte af anvendelser inden for videnskaberne.Kunstige systemer kan give forskere mulighed for at udforske og teste hypoteser.Modelbaseret ræsonnement kan også være rygraden i et overvågningssystem, der sender advarsler baseret på input.Klimamodellering giver for eksempel computere mulighed for at tage information om aktuelle vejrforhold og køre den gennem en model for at give information om spirende tropiske storme og andre meteorologiske begivenheder af bekymring.Automation af nogle opgaver kan give forskere mulighed for at fokusere på andre emner, der kræver mere kompleks ræsonnement.

Det samme koncept kan også ligge til grund for nogle former for videnskabelig tanke.Forskere opretholder arbejdsmodeller om videnskabelige koncepter, som hvordan tektoniske plader fungerer, og foretager observationer for at styrke modellen og udvikle et kompendium til understøttende information.Dette giver dem mulighed for at drage konklusion om videnskabelige begivenheder, baseret på hvad de ved fra modellen og de observationer, de har foretaget.Hvis forskere for eksempel overvåger en vulkan, kan den modelbaserede ræsonnement give dem mulighed for at udsende en evakueringsadvarsel, hvis vulkanens adfærd er i overensstemmelse med et forestående udbrud.

Udviklingsmodeller kan tage tid, tålmodighed og input fra et talaf kilder.Jo flere datapunkter, jo mere nøjagtige og detaljerede modelbaserede ræsonnement kan være.Dette kan hjælpe modellerere med at undgå potentielt dyre fejl, som at undlade at forudse et problem, der ville have været synlig med flere data.Når observationer kommer ind, kan de føjes til videnens krop, hvilket kan resultere i skift til modellen.For eksempel kan en observation bevise, at en regel baseret på modellen faktisk er forkert eller ikke tager højde for en bestemt variabel.