Wat is modelgebaseerd redeneren?

Modelgebaseerd redeneren is het gebruik van een werkmodel en bijbehorende real-world observaties om conclusies te trekken.Het speelt een belangrijke rol in kunstmatige logica -systemen en redeneren in de wetenschappen.Het creëren van het model is het tijdrovende aspect van deze aanpak, omdat het noodzakelijk is om het model zo diep, complex en gedetailleerd mogelijk te maken om de beste resultaten te bereiken.Zodra een werkmodel is vastgesteld, kan het ook periodieke updates vereisen.

In een voorbeeld van modelgebaseerd redeneren zou een bedrijf een werkend neurologisch model van het menselijk lichaam kunnen ontwikkelen.Het model zou normaal gesproken informatie bevatten over het netwerk van verbindingen in het centrale en perifere zenuwstelsel.Gegevens over symptomen van neurologische problemen kunnen in het systeem worden ingebouwd, met behulp van observaties om een matrix van bekende informatie te creëren.Een gebruiker zou mogelijk kunnen communiceren met het model door patiëntsymptomen in te voeren, zoals onduidelijke spraak en ongelijk verwijde leerlingen, en het zou een mogelijke diagnose retourneren, zoals een beroerte.

dergelijke systemen kunnen een breed scala aan toepassingen in de wetenschappen hebben.Kunstmatige systemen kunnen onderzoekers in staat stellen hypothesen te verkennen en te testen.Modelgebaseerd redeneren kan ook de ruggengraat zijn van een monitoringsysteem dat meldingen verzendt op basis van ingangen.Met klimaatmodellering kunnen computers bijvoorbeeld informatie nemen over de huidige weersomstandigheden en deze door een model leiden om informatie te geven over ontluikende tropische stormen en andere meteorologische gebeurtenissen van zorg.Automatisering van sommige taken kan onderzoekers in staat stellen zich te concentreren op andere onderwerpen die complexer redeneren vereisen.

Hetzelfde concept kan ook ten grondslag liggen aan sommige vormen van wetenschappelijk denken.Onderzoekers onderhouden werkmodellen over wetenschappelijke concepten, zoals hoe tektonische platen werken, en maken observaties om het model te versterken en een compendium van ondersteunende informatie te ontwikkelen.Dit stelt hen in staat om conclusie te trekken over wetenschappelijke gebeurtenissen, op basis van wat ze weten uit het model en de observaties die ze hebben gemaakt.Als onderzoekers bijvoorbeeld een vulkaan in de gaten houden, kan de modelgebaseerde redenering hen in staat stellen een evacuatiewaarschuwing te geven als het vulkanengedrag consistent is met een dreigende uitbarsting.

Ontwikkelende modellen kunnen tijd, geduld en input van een aantal kostenvan bronnen.Hoe meer gegevenspunten, hoe meer accurate en gedetailleerde modelgebaseerde redenering kan zijn.Dit kan modellers helpen om potentieel dure fouten te voorkomen, zoals het niet anticiperen op een probleem dat duidelijk zou zijn geweest bij meer gegevens.Naarmate observaties binnenkomen, kunnen ze worden toegevoegd aan het lichaam van kennis, wat kan leiden tot verschuivingen naar het model.Een observatie zou bijvoorbeeld kunnen bewijzen dat een regel op basis van het model daadwerkelijk onjuist is, of geen bepaalde variabele verklaart.