zwartedoosproblemen

Zwartedoosproblemen verwijzen naar problemen waarin de interne werking van een systeem onbekend of ondoorzichtig is. Bij zo'n probleem kan men doorgaans uitsluitend input- en outputgegevens observeren; de relatie tussen oorzaak en gevolg binnen de zwartedoos blijft verborgen of onbereikbaar. Het begrip komt voor in meerdere vakgebieden waar modellen of mechanismen complex, veranderlijk of kostbaar om te bestuderen zijn.

In de engineering, informatietechnologie en wetenschap ontstaan zwartedoosproblemen vaak bij systemen die niet of moeilijk volledig zijn te modelleren, of wanneer de implementatie achter een interface is afgeschermd. Voorbeelden zijn softwaretoepassingen met een complexe codebasis, mechanische of biologische systemen die niet exact kunnen worden beschreven, en situaties waarin simulaties te duur zijn om frequent te herhalen. In de wiskunde en statistiek wordt de term ook gebruikt voor optima-problemen waarvan de doelfunctie als functie van de beslissing onbekend of onbetrouwbaar is (black-box optimalisatie).

Uitdagingen bij zwarte-doosproblematiek omvatten moeilijkheden bij interpretatie en verantwoording, beperkte diagnostiek bij fouten, en de behoefte aan veel evaluaties om betrouwbare conclusies te trekken. Er kunnen biases in de waarnemingen aanwezig zijn en extrapolatie buiten het waargenomen gebied is riskant.

Aanpak omvat systeemidentificatie en black-boxmodellering op basis van observeerbare data, black-boxoptimalisatie (bijv. Bayesian optimization), en het gebruik van surrogate-modellen. Daarnaast spelen model-agnostische uitlegmethoden en sensitiviteitsanalyses een rol bij het vergroten van inzicht in wat het systeem doet.

Zwartedoosproblemen zijn relevant in onder andere automatisering, robotica, farmacologie, financiën en softwaretesten, en roepen vragen op over transparantie, verantwoording en veiligheid.