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Modelle, Philosophie, Logik: Ein Modell wird erhalten, wenn eine logische Formel durch Einsetzen von Gegenständen anstelle der freien Variablen wahre Aussagen liefert. Ein Problem ist der Ausschluss unintendierter Modelle. Siehe auch Modelltheorie.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Judea Pearl über Modelle – Lexikon der Argumente

Brockman I 17
Modelle/Pearl: Sobald wir unsere wissenschaftlichen Erkenntnisse in ein Modell kodieren (das qualitativ sein kann), existieren Algorithmen, die das Modell untersuchen und bestimmen, ob eine bestimmte Abfrage, sei es über eine Intervention oder über ein Kontrafaktisches Konditional, aus den verfügbaren Daten geschätzt werden kann und wenn ja, wie.
>Kontrafaktische Konditionale/Pearl
, >Maschinenlernen/Pearl.
Diese Fähigkeit hat die Art und Weise, wie Wissenschaftler Wissenschaft betreiben, dramatisch verändert, insbesondere in so datenintensiven Wissenschaften wie Soziologie und Epidemiologie, für die kausale
Brockman I 18
Modelle zu einer zweiten Sprache geworden sind. Diese Disziplinen betrachten ihre linguistische Transformation als die Kausale Revolution. ((s) Für Probleme im Zusammenhang mit der Kausalität vgl. >Kausalität/Philosophie.)

Pearl, Judea.”The Limitations of Opaque Learning Machines.” in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.

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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
Pearl, Judea

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019

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> Gegenargumente zu Modelle ...

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