Ciclo do RBC segundo Agnar Aamodt

 
RBC

Introdução

Aplicações

Representação
de Casos

Recuperação de Casos

Similaridade

Laboratório 1:
CBR-Works

Reutilização e
Adaptação de
Casos

Laboratório 2:
CBR-Works na
Web

Bibliografia

1. Introdução ao Raciocínio Baseado em Casos

Nos últimos anos, o Raciocínio Baseado em Casos (RBC) surgiu como uma técnica poderosa para solução automática de problemas. RBC é aplicável de forma simples e direta a um amplo espectro de tarefas, todas tipicamente relacionadas à Inteligência Artificial (IA). 

A idéia básica do enfoque de RBC é resolver um novo problema relembrando uma situação anterior similar e, então, reutilizando informação e conhecimento daquela situação [RS89]. 

Neste capítulo será fornecida ao aluno uma visão geral da teoria, das tecnologias e das aplicações de RBC. Para isso, abordaremos cada uma das técnicas mais importantes e forneceremos, passo a passo, um exemplo de um sistema de RBC para diagnóstico de defeitos em impressoras, o qual servirá como linha-mestra para exemplificar e explicar as metodologias e aspectos do RBC que serão descritos neste capítulo. Cada aspecto da teoria ou técnica que for sendo descrito neste capítulo será demonstrado com utilização desse exemplo.

Ao final do capítulo será realizada uma discussão sobre as vantagens do RBC em relação a outras tecnologias, em aplicação em problemas similares. Citaremos vários aspectos técnicos que serão detalhados no decorrer desta disciplina.

O objetivo deste capítulo é apresentar ao aluno uma visão panorâmica do RBC e fornecer-lhe uma compreensão inicial, fundamentada em exemplos, do que seja um sistema de RBC simples. 
Ao término da leitura deste capítulo, o leitor terá uma visão geral da estrutura e funcionalidade de um sistema típico de RBC, e será capaz de vislumbrar as suas potencialidade de aplicação, sua forma de organização e as técnicas para a implementação de um sistema de RBC simples. Todos os aspectos teóricos e técnicos abordados aqui serão aprofundados e fundamentados nos capítulos subseqüentes.

1.1. Usando Casos 

Um grande número de exemplos da vida diária pode ser utilizado para demonstrar como seres humanos utilizam casos conhecidos como uma forma de resolução de problemas de um modo extremamente natural. 
Veja alguns exemplos: 

  • Ao atender um novo paciente e escutar seus problemas, o médico lembra-se do histórico da doença de um outro paciente devido ao conjunto similar de sintomas, e aplica-lhe um tratamento semelhante ao que administrou ao paciente que apresentou aqueles sintomas similares: «Os problemas apresentados nos ouvidos do paciente são parecidos com um caso típico de otite média. Assim vou administrar-lhe um tratamento para otite média.». 
  • Um técnico de serviço de um determinado tipo de aparelhos lembra-se de um defeito similar no tipo de máquina que está tentando consertar: «Essa TV tem os mesmos problemas de uma que eu consertei na semana passada, então, também vou trocar as válvulas de saída de áudio.»
  • Um profissional jurídico reforça os seus argumentos com jurisprudências semelhantes: «Esse caso deve ser decidido como no caso Santos versus de Silva
  • Um arquiteto estuda as plantas de um prédio já existente ao planejar uma construção similar: «No ano passado fiz uma casa de praia com três quartos, na encosta de um morro, vou usar o plano daquele caso como uma base.»
  • Um vendedor relata para um cliente com necessidades e características semelhantes as de um cliente anterior fatos sobre a venda com sucesso de um determinado produto: «Muitos estudantes ficam nesse hotel em Porto de Galinhas.» 
Todas estas situações têm em comum o fato de que uma solução para um problema obtida no passado foi reutilizada para guiar a solução do problema na situação presente. Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é a tecnologia de Inteligência Artificial inspirada neste modelo de cognição e comportamento humanos. 

A tecnologia de RBC pode ser vista de dois pontos de vista diferentes. Pode ser considerada como uma metodologia para modelar o raciocínio e o pensamento humanos e também como uma metodologia para construir sistemas computacionais inteligentes. 

1.2. Elementos Básicos do RBC

Os elementos básicos de um sistema de RBC são:

  • Representação do Conhecimento: Em um sistema de RBC, o conhecimento é representado principalmente em forma de casos que descrevem experiências concretas. No entanto, se for necessário, também outros tipos de conhecimento sobre o domínio de aplicação podem ser armazenados em um sistema de RBC (por exemplo, casos abstratos e generalizados, tipos de dados, modelos de objetos usados como informação). 
  • Medida de Similaridade: Temos de ser capazes de encontrar um caso relevante para o problema atual na base de casos e responder à pergunta quando um caso relembrado for similar a um novo problema. 
  • Adaptação: Situações passadas representadas como casos dificilmente serão idênticas às do problema atual. Sistemas de RBC avançados têm mecanismos e conhecimento para adaptar os casos recuperados completamente, para verificar se satisfazem às características da situação presente.
  • Aprendizado: Para que um sistema se mantenha atualizado e evolua continuamente, sempre que ele resolver um problema com sucesso, deverá ser capaz de lembrar dessa situação no futuro como mais um novo caso. 
Nas próximas aulas serão apresentados os aspectos teóricos e técnicos básicos. Cada um desses aspectos será posteriormente aprofundado. 
  • Material da Aula em PDF
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    The Cyclops Project
    German-Brazilian Cooperation Programme on IT
    CNPq GMD DLR