Hva er modellbasert resonnement?

Modellbasert resonnement er bruken av en arbeidsmodell og medfølgende observasjoner i den virkelige verden for å trekke konklusjoner.Det spiller en viktig rolle i kunstige logikksystemer samt resonnement i vitenskapene.Opprettelsen av modellen er det tidkrevende aspektet av denne tilnærmingen, da det er nødvendig å gjøre modellen så dyp, kompleks og detaljert som mulig for å oppnå de beste resultatene.Når en arbeidsmodell er etablert, kan den også kreve periodiske oppdateringer.

I et eksempel på modellbasert resonnement, kan et selskap utvikle en fungerende nevrologisk modell av menneskekroppen.Modellen vil normalt inneholde informasjon om nettverket av tilkoblinger som finnes i de sentrale og perifere nervesystemene.Data om symptomer på nevrologiske problemer kan bygges inn i systemet ved å bruke observasjoner for å lage en matrise av kjent informasjon.En bruker kan potensielt samhandle med modellen ved å legge inn pasientsymptomer, som slurvet tale og ulikt utvidede elever, og den vil gi en potensiell diagnose, som hjerneslag.

Slike systemer kan ha et bredt spekter av applikasjoner i vitenskapene.Kunstige systemer kan tillate forskere å utforske og teste hypoteser.Modellbasert resonnement kan også være ryggraden i et overvåkningssystem som sender varsler basert på innganger.Klimamodellering, for eksempel, lar datamaskiner ta informasjon om aktuelle værforhold og kjøre den gjennom en modell for å gi informasjon om spirende tropiske stormer og andre meteorologiske bekymringshendelser.Automatisering av noen oppgaver kan tillate forskere å fokusere på andre emner som krever mer kompleks resonnement.

Det samme konseptet kan også ligge til grunn for noen former for vitenskapelig tanke.Forskere opprettholder arbeidsmodeller om vitenskapelige konsepter, som hvordan tektoniske plater fungerer, og gjør observasjoner for å styrke modellen og utvikle et kompendium av støtteinformasjon.Dette lar dem trekke konklusjon om vitenskapelige hendelser, basert på hva de vet fra modellen og observasjonene de har gjort.Hvis forskere for eksempel overvåker en vulkan, kan den modellbaserte resonnementet tillate dem å gi en evakueringsadvarsel hvis Volcanos-atferden er i samsvar med et overhengende utbrudd.

Utvikling av modeller kan ta tid, tålmodighet og innspill fra et antallav kilder.Jo flere datapunkter, desto mer nøyaktige og detaljerte modellbaserte resonnementer kan være.Dette kan hjelpe modellerere å unngå potensielt kostbare feil, som å unnlate å forutse et problem som ville vært tydelig med mer data.Når observasjoner kommer inn, kan de legges til kunnskapens kropp, noe som kan føre til skift til modellen.For eksempel kan en observasjon bevise at en regel basert på modellen faktisk er feil, eller ikke står for en bestemt variabel.