Co to jest rozumowanie oparte na modelu?

Rozumowanie oparte na modelu to zastosowanie modelu działającego i towarzyszących obserwacjom w świecie rzeczywistym w celu wyciągnięcia wniosków.Odgrywa ważną rolę w sztucznych systemach logicznych, a także w rozumowaniu w naukach.Tworzenie modelu jest czasochłonnym aspektem tego podejścia, ponieważ konieczne jest, aby model był tak głęboki, złożony i szczegółowy, jak to możliwe, aby osiągnąć najlepsze wyniki.Po ustaleniu modelu roboczego może również wymagać okresowych aktualizacji.

W przykładzie rozumowania opartego na modelu firma może opracować działający model neurologiczny ludzkiego ciała.Model zwykle zawierałby informacje o sieci połączeń znalezionych w środkowych i obwodowych układach nerwowych.Dane o objawach problemów neurologicznych mogą być wbudowane w system, wykorzystując obserwacje w celu stworzenia matrycy znanych informacji.Użytkownik mógłby potencjalnie wchodzić w interakcje z modelem, wprowadzając objawy pacjenta, takie jak mowa i nierównomiernie rozszerzone źrenice, i zwróciłby potencjalną diagnozę, taką jak udar.

Takie systemy mogą mieć szeroki zakres zastosowań w naukach.Sztuczne systemy mogą pozwolić badaczom na eksplorację i testowanie hipotez.Rozumowanie oparte na modelach może być również kręgosłupem systemu monitorowania, który wysyła powiadomienia na podstawie danych wejściowych.Na przykład modelowanie klimatyczne pozwala komputerom na pobieranie informacji o aktualnych warunkach pogodowych i prowadzenie go przez model, aby dostarczyć informacji o początkujących burz tropikalnych i innych zdarzeniach meteorologicznych.Automatyzacja niektórych zadań może pozwolić badaczom skupić się na innych tematach, które wymagają bardziej złożonego rozumowania.

Ta sama koncepcja może również leżeć u podstaw niektórych form myśli naukowych.Naukowcy utrzymują działające modele na temat pojęć naukowych, takich jak działanie płyt tektonicznych, i dokonują obserwacji w celu wzmocnienia modelu i opracowania kompendium informacji pomocniczych.To pozwala im wyciągnąć wnioski na temat zdarzeń naukowych, w oparciu o to, co wiedzą z modelu i obserwacji, które dokonali.Jeśli na przykład naukowcy monitorują wulkan, rozumowanie oparte na modelu może pozwolić im na wydanie ostrzeżenia o ewakuacji, jeśli zachowanie wulkanów jest zgodne z nieuchronną erupcją.

Opracowywanie modeli może wymagać czasu, cierpliwości i wkładu z liczbyźródeł.Im więcej punktów danych może być dokładniejsze i szczegółowe rozumowanie oparte na modelu.Może to pomóc modelem uniknąć potencjalnie kosztownych błędów, takich jak brak przewidywania problemu, który byłby widoczny z większą liczbą danych.W miarę przychodzenia obserwacji można je dodać do wiedzy, co może skutkować przejściem do modelu.Na przykład obserwacja może udowodnić, że reguła oparta na modelu jest faktycznie niepoprawna lub nie uwzględnia określonej zmiennej.