Blackboxbenaderingen

Blackboxbenaderingen zijn methoden die een systeem beschouwen als een zwarte doos, waarbij de interne structuur, parameters en regels onbekend of oninterpretabel blijven. Het enige wat men bestudeert, is de input-outputrelatie. Deze benaderingen bouwen modellen en nemen beslissingen uitsluitend op basis van waargenomen gegevens of reacties, zonder aannames over de interne mechanismen.

Kenmerken: ze zijn vaak data-gedreven en model-agnostisch ten opzichte van interne details. Doorgaans wordt geen expliciet verklaringsmodel vereist; in plaats daarvan worden surrogate-modellen en evaluaties op basis van input-output gebruikt. Voorbeelden zijn black-box-optimisatie en Bayesian optimization, en het gebruik van niet-interpreteerbare voorspellende modellen zoals neurale netwerken of complexe simulators.

Toepassingen: in softwaretesting (black-box testing) wordt functionaliteit getest zonder toegang tot broncode; in regeltechniek en systeemidentificatie bij gebrek aan volledige modellen; en in operations research en machine learning voor hyperparameterafstemming en optimalisatie van dure doelfuncties.

Voordelen en beperkingen: de grootste kracht is de brede toepasbaarheid en het ontbreken van vereiste interne kennis, wat snelle prototyping en inzet mogelijk maakt. Nadelen zijn beperkte interpretatie en transparantie, grotere data- en rekenskosten, en soms gebrek aan garanties op global optimaliteit of robuustheid. Veiligheid kan een zorg zijn bij onbekende internmechanismen.

Relaties: blackboxbenaderingen staan in contrast met white-box-benaderingen die expliciete modellen of inspectie vereisen; in veel praktijken worden hybride (gray-box) benaderingen gebruikt om de voordelen van beide werelden te combineren.