什么是基于模型的推理?(model-based reasoning?)

基于模型的推理是利用工作模型和伴随的真实世界观察得出结论。它在人工逻辑系统和科学推理中起着重要作用。创建模型是这种方法耗时的一个方面,因为有必要使模型尽可能深入、复杂和详细,以获得最佳结果。一旦建立了工作模型,可能还需要定期更新。...
If researchers are monitoring a volcano, the model-based reasoning allows them to issue an evacuation warning before an imminent eruption.

基于模型的推理是利用工作模型和伴随的真实世界观察得出结论。它在人工逻辑系统和科学推理中起着重要作用。创建模型是这种方法耗时的一个方面,因为有必要使模型尽可能深入、复杂和详细,以获得最佳结果。一旦建立了工作模型,可能还需要定期更新。

Researchers maintain working models about scientific concepts, like how tectonic plates work.

在一个基于模型的推理的例子中,一家公司可以开发一个人体的工作神经模型。该模型通常包括有关中枢和外周神经系统连接网络的信息。有关神经系统问题症状的数据可以建立在系统中,通过观察来创建一个已知信息矩阵。用户可以通过输入患者的症状(如口齿不清和瞳孔不均匀扩大)与模型进行潜在的交互,它将返回一个潜在的诊断,如中风。。

这种系统在科学上有广泛的应用。人工系统可以让研究人员探索和检验假设。基于模型的推理也可以是基于输入发送警报的监控系统的主干。例如,气候建模允许计算机获取当前天气状况的信息,并通过模型运行,以提供有关正在萌芽的热带风暴和其他相关气象事件的信息。一些任务的自动化可以让研究人员专注于需要更复杂推理的其他主题。。

同样的概念也可以作为某些形式的科学思想的基础。研究人员维护有关科学概念的工作模型,如板块如何工作,并进行观察以加强模型并编制支持信息概要。这使他们能够根据从模型中了解到的情况和他们所做的观察,得出关于科学事件的结论。例如,如果研究人员正在监测一座火山,基于模型的推理可以让他们在火山行为与即将爆发的火山一致时发出疏散警告。。

开发模型需要时间、耐心和来自多个来源的输入。数据点越多,基于模型的推理就越精确和详细。这有助于建模人员避免潜在的代价高昂的错误,例如未能预测更多数据可能会出现的问题。随着观察结果的出现,它们可以被添加到知识体系中,这可能会导致模型的转换。例如,观察可以证明基于模型的规则实际上是不正确的,或者没有考虑特定变量。。

  • 发表于 2022-01-05 22:05
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