什么是基于模型的推理(Model-Based Reasoning)？
基于模型的推理是利用一個工作模型和伴隨的現實世界的觀察來得出結論。它在人工邏輯系統和科學推理中起著重要的作用。模型的創建是這種方法耗時的一個方面，因為它需要使模型更深入、更復雜，一旦建立了一個工作模型，它也...
基于模型的推理是利用一個工作模型和伴隨的現實世界的觀察來得出結論。它在人工邏輯系統和科學推理中起著重要的作用。模型的創建是這種方法耗時的一個方面，因為它需要使模型更深入、更復雜，一旦建立了一個工作模型，它也可能需要定期更新。
如果研究人員正在監測火山，基于模型的推理允許他們發布在一個基于模型推理的例子中，一家公司可以開發出一個人體的神經系統模型，該模型通常包括有關網絡的信息在中樞和外周神經系統中發現的聯系。有關神經系統問題癥狀的數據可以通過觀察建立一個已知信息的矩陣。用戶可以通過輸入病人的癥狀，如說話含糊不清和瞳孔不均勻擴張，與模型進行交互，研究人員維持著一些科學概念的工作模型，例如構造板塊是如何工作的這樣的系統在科學上有著廣泛的應用人工系統可以讓研究人員探索和測試假設。基于模型的推理也可以作為監測系統的支柱，根據輸入發出警報。例如，氣候建模，允許計算機獲取有關當前天氣狀況的信息，并在模型中運行，以提供有關萌芽的熱帶風暴和其他值得關注的氣象事件的信息。某些任務的自動化可以使研究人員專注于其他需要更復雜推理的課題同樣的概念也可以作為一些科學思想的基礎。研究人員維持著科學概念的工作模型，比如板塊是如何工作的，通過觀察來強化模型，并編制一份支持信息的概要。這使他們能夠根據從模型中得到的知識和他們所做的觀察得出科學事件的結論。例如，如果研究人員正在監測一座火山，基于模型的推理可以讓他們在火山行為與即將噴發相一致的情況下發出疏散警報。開發模型需要時間、耐心和來自多個來源的輸入。數據點越多，他們就越有可能發出疏散警報基于模型的推理可以更精確、更詳細。這有助于建模者避免潛在的代價高昂的錯誤，例如未能預測到在更多數據下顯而易見的問題。隨著觀察結果的出現，它們可以被添加到知識體中，這可能會導致模型的轉換。例如，觀察可以證明基于模型的規則實際上是不正確的，或者沒有考慮到特定的變量。
如果研究人員正在監測火山，基于模型的推理允許他們發布在一個基于模型推理的例子中，一家公司可以開發出一個人體的神經系統模型，該模型通常包括有關網絡的信息在中樞和外周神經系統中發現的聯系。有關神經系統問題癥狀的數據可以通過觀察建立一個已知信息的矩陣。用戶可以通過輸入病人的癥狀，如說話含糊不清和瞳孔不均勻擴張，與模型進行交互，研究人員維持著一些科學概念的工作模型，例如構造板塊是如何工作的這樣的系統在科學上有著廣泛的應用人工系統可以讓研究人員探索和測試假設。基于模型的推理也可以作為監測系統的支柱，根據輸入發出警報。例如，氣候建模，允許計算機獲取有關當前天氣狀況的信息，并在模型中運行，以提供有關萌芽的熱帶風暴和其他值得關注的氣象事件的信息。某些任務的自動化可以使研究人員專注于其他需要更復雜推理的課題同樣的概念也可以作為一些科學思想的基礎。研究人員維持著科學概念的工作模型，比如板塊是如何工作的，通過觀察來強化模型，并編制一份支持信息的概要。這使他們能夠根據從模型中得到的知識和他們所做的觀察得出科學事件的結論。例如，如果研究人員正在監測一座火山，基于模型的推理可以讓他們在火山行為與即將噴發相一致的情況下發出疏散警報。開發模型需要時間、耐心和來自多個來源的輸入。數據點越多，他們就越有可能發出疏散警報基于模型的推理可以更精確、更詳細。這有助于建模者避免潛在的代價高昂的錯誤，例如未能預測到在更多數據下顯而易見的問題。隨著觀察結果的出現，它們可以被添加到知識體中，這可能會導致模型的轉換。例如，觀察可以證明基于模型的規則實際上是不正確的，或者沒有考慮到特定的變量。
- 發表于 2020-07-31 14:59
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