Qu'est-ce que le raisonnement basé sur un modèle?

Le raisonnement basé sur le modèle est l'utilisation d'un modèle de travail et l'accompagnement des observations du monde réel pour tirer des conclusions.Il joue un rôle important dans les systèmes de logique artificielle ainsi que dans le raisonnement dans les sciences.La création du modèle est l'aspect longue de cette approche, car il est nécessaire de rendre le modèle aussi profond, complexe et détaillé que possible pour obtenir les meilleurs résultats.Une fois qu'un modèle de travail a été établi, il peut également nécessiter des mises à jour périodiques.

Dans un exemple de raisonnement basé sur un modèle, une entreprise pourrait développer un modèle neurologique de travail du corps humain.Le modèle comprendrait normalement des informations sur le réseau de connexions trouvées dans les systèmes nerveux centraux et périphériques.Des données sur les symptômes de problèmes neurologiques pourraient être intégrées dans le système, en utilisant des observations pour créer une matrice d'informations connues.Un utilisateur pourrait potentiellement interagir avec le modèle en saisissant les symptômes des patients, comme la parole des lieux et les élèves inégalement dilatés, et il rendrait un diagnostic potentiel, comme un accident vasculaire cérébral.

Ces systèmes peuvent avoir un large éventail d'applications dans les sciences.Les systèmes artificiels peuvent permettre aux chercheurs d'explorer et de tester des hypothèses.Le raisonnement basé sur le modèle peut également être l'épine dorsale d'un système de surveillance qui envoie des alertes en fonction des entrées.La modélisation du climat, par exemple, permet aux ordinateurs de prendre des informations sur les conditions météorologiques actuelles et de les exécuter à travers un modèle pour fournir des informations sur les tempêtes tropicales en herbe et d'autres événements météorologiques de préoccupation.L'automatisation de certaines tâches peut permettre aux chercheurs de se concentrer sur d'autres sujets qui nécessitent un raisonnement plus complexe.

Le même concept peut également sous-tendre certaines formes de pensée scientifique.Les chercheurs maintiennent des modèles de travail sur les concepts scientifiques, comme le fonctionnement des plaques tectoniques, et font des observations pour renforcer le modèle et développer un recueil d'informations à l'appui.Cela leur permet de tirer une conclusion sur les événements scientifiques, en fonction de ce qu'ils savent du modèle et des observations qu'ils ont faites.Si, par exemple, les chercheurs surveillent un volcan, le raisonnement basé sur un modèle peut leur permettre d'émettre un avertissement d'évacuation si le comportement des volcans est cohérent avec une éruption imminente.

Les modèles en développement peuvent prendre du temps, de la patience et de la contribution d'un nombrede sources.Plus il y a de points de données, plus le raisonnement basé sur un modèle peut être précis et détaillé.Cela peut aider les modélisateurs à éviter les erreurs potentiellement coûteuses, comme ne pas anticiper un problème qui aurait été évident avec plus de données.Au fur et à mesure que les observations arrivent, elles peuvent être ajoutées au corps de la connaissance, ce qui peut entraîner des changements vers le modèle.Par exemple, une observation pourrait prouver qu'une règle basée sur le modèle est en fait incorrecte ou ne tient pas compte d'une variable particulière.