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Raciocínio Baseado em Casos (RBC) LABIChttp://labic.icmc.sc.usp.brLABIChttp://labic.icmc.sc.usp.br.

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1 Raciocínio Baseado em Casos (RBC) LABIChttp://labic.icmc.sc.usp.brLABIChttp://labic.icmc.sc.usp.br

2 ISISTAN-2001 Apresentação O que é Raciocínio Baseado em Casos?O que é Raciocínio Baseado em Casos? Quando e porque utilizar RBCQuando e porque utilizar RBC Ciclo utilizado em Sistemas com RBCCiclo utilizado em Sistemas com RBC Tipos de RBCTipos de RBC ConclusãoConclusão

3 ISISTAN-2001 O que é Raciocínio Baseado em Casos? Buscar uma solução semelhante para um problema atual, através do estabelecimento de graus de similaridade com uma experiência passada, armazenada na memória de casos

4 ISISTAN-2001 O que é Raciocínio Baseado em Casos? Casos Armazenados Novo Caso Casos Recuperados

5 ISISTAN-2001 Pessoas utilizam Raciocínio Baseado em Casos naturalmente, porém... Inteligência Artificial Elaboração de Sistemas utilizando experiência Saber como representar e armazenar a experiência para que esta possa ser recuperada Mapear esta experiência prévia no problema atual Problemas

6 ISISTAN-2001 O que é Raciocínio Baseado em Casos? Paradigma de IA Casos Forma de representar e armazenar a experiência Um caso é a abstração de uma experiência descrita através de atributos devidamente valorados, que devem descrever não apenas o conteúdo da experiência, mas também, o contexto em que esta se passou.

7 ISISTAN-2001 Quando utilizar RBC? Existe um grande volume de dados históricos Especialistas queiram falar sobre seu domínio através de exemplos Problemas não são completamente compreendidos ( modelos fracos ) Há muitas exceções às regras Há necessidade de construir uma memória que incorpore e transfira experiências entre as pessoas

8 ISISTAN-2001 Porque utilizar RBC? São particularmente úteis em interpretações abertas e conceitos indefinidos e Permite ao especialista: ÜPropor soluções em domínios que não conhece completamente ÜDisponibilizar um meio de avaliação de soluções que métodos algorítmicos não são capazes de avaliar ÜRelembrar experiências passadas e é particularmente útil na prevenção de um problema em potencial que tenha ocorrido no passado, alertando o especialista para ações, afim de evitar os erros passados [Kolodner, 92]

9 ISISTAN-2001 Como os casos são usados? Dado um problema para resolver, sistemas baseados em caso: 1. Recuperam um caso relevante 2. Avaliam como o caso recuperado se aplica para nova situação 3. Adaptam o caso para aplicação, se necessário 4. Aprendem armazenando sucessos e falhas como novos casos

10 ISISTAN-2001 Etapas do ciclo [Aamodt 94] Conhecimento Geral Novo Caso Recuperado Caso Testado/ reparado Solução Confirmada Problema Casos Anteriores Reuso Retenção Recuperação Solução Sugerida Caso Aprendido Novo Caso Revisão Caso Resolvido

11 ISISTAN-2001 A representação do caso constitui todas as informações que descrevem uma situação que tem impacto direto na consequência ou solução da situação. A escolha da forma de representação dependerá da complexidade da situação. RepresentaçãoUm formalismo Combinação de formalismos Caso Problema Novo Caso

12 ISISTAN-2001 Caso Definições: 0representação dos casos; 0quais atributos são relevantes; 0quais problemas são tratados; 0soluções propostas Problema Novo Caso

13 ISISTAN-2001 Recuperação Mecanismos que permitam que a recuperação ocorra mesmo quando não existe uma combinação perfeita, porém, existe uma similaridade Indexação Seleção apropriada de índices. Organização da memória Tipo de representação Forma de estruturação da memória de casos Conhecimento Geral Novo Caso Recuperado Casos Anteriores Recuperação

14 ISISTAN-2001 Recuperação Selecionar o melhor caso significa obter o “macth” perfeito. Valores das características do novo caso Nem todas as características tem a mesma importância Valores das características de casos passados Não são exatamente iguais Métricas de similaridade Dificuldade Conhecimento Geral Novo Caso Recuperado Casos Anteriores Recuperação

15 ISISTAN-2001 Reuso Ajustar a solução recuperada de forma que esta se adapte ao novo problema. Adaptação - Tipos Estrutural: onde as regras são aplicadas diretamente na solução dos casos armazenados Derivacional: onde as regras que geraram a solução original são reprocessadas para produção de uma nova solução para o problema Conhecimento Geral Casos Anteriores Reuso Solução Sugerida Caso Resolvido

16 ISISTAN-2001 Revisão Avaliação da solução  Mensurar sua qualidade Conhecimento Geral Casos Anteriores Revisão Reformular, fazer reparos, utilizando conhecimento específico do domínio Retenção do caso

17 ISISTAN-2001 Retenção Conhecimento Geral Caso Testado/ Reparado Solução Confirmada Casos Anteriores Retenção Caso Aprendido Novo caso é armazenado na memória para futuramente ser utilizado ØCrescimento incontrolável ØDegradação da performance do sistema ØIncremento no custo de acesso Sem Critérios

18 ISISTAN-2001 Retenção ÚSeletividade na escolha dos novos casos a serem armazenados ÚRemoção ocasional de casos ÚAtitude expressiva no esquema de indexação Atitudes necessárias Conhecimento Geral Caso Testado/ Reparado Solução Confirmada Casos Anteriores Retenção Caso Aprendido

19 ISISTAN-2001 Qualidade da Solução Experiência prévia do Engenheiro de Conhecimento;Experiência prévia do Engenheiro de Conhecimento; Habilidade de entender situações novas em termos de experiências passadas;Habilidade de entender situações novas em termos de experiências passadas; Competência para adaptação;Competência para adaptação; Competência para avaliação;Competência para avaliação;

20 ISISTAN-2001 RBC - Responsabilidades No registroNa recuperação Do Sistema Indexar as características relevantes através das quais será possível o acesso aquele caso no futuro Sugerir soluções, notificar possíveis falhas (alerta) e auxiliar na crítica da solução

21 ISISTAN-2001 RBC - Responsabilidades Do Engenheiro de Conhecimento Adaptações mais difíceis; A escolha das características a serem consideradas; A escolha dos casos a serem considerados; A avaliação dos avisos de advertência; Todas as tomadas de decisão.

22 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Tipos Resolvedor de ProblemasResolvedor de Problemas –uso de soluções passadas como guia para solução do novo problema Classificação/InterpretaçãoClassificação/Interpretação –processo de avaliar situações ou soluções no contexto de experiências passadas.Tem como entrada uma situação ou solução e tem como saída a classificação da situação, e suporte argumentativo para classificação ou solução. Isto é útil para situações de classificação, avaliação de uma solução, argumentação, justificação de uma solução, interpretação, ou plano, e projeções para efeitos de planos ou decisões. [Kolodner, 92] Ensino/auxílioEnsino/auxílio –sistemas interativos [Leake, 95]

23 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Histórico Início:Roger Schank : memória dinâmica [Schank, 82] Normas dos casos 1,2, 4 Índice 1Índice 4Índice 5 Valor 1Valor 5Valor 6 Case 1Caso 2Caso 4 Episódio 2 generalizado Normas Índice 1Índice 2Índice 3 Caso 1Valor 2Valor 3 Episódio 1 generalizado Caso 3 Valor 4 Características comuns para todos os casos indexados sobre um episódio generalizado Características para discriminação entre os casos. Um índice leva a um episódio generalizado ou diretamente para o caso.

24 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Histórico Evoluções: Janet Kolodner: CYRUS [Kolodner, 83], primeiro sistema RBC que utilizava o modelo de memória dinâmica de Schank. O modelo de memória de casos serviu de base para outros sistemas RBC: MEDIATOR [Simpson, 85] (mediar disputas em um sistema de planejamento); PERSUADER [Sycara, 88] (para mediar negociações sindicais); CHEF [Hammond, 89] (para planejamento / culinária); JULIA[Hinrichs, 92] (desenvolvimento de projetos); CASEY [Koton, 89] (para diagnosticar a causa e solução de problemas cardíacos).

25 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Histórico Outras bases de RBC: PROTOS [Bareiss, 89] (inserido no problema de aprendizado de máquina); GREBE [Branting, 91] (utilizado no domínio de Direito); Seguiram: HYPO [Ashley, 90] (utilizado na construção de argumentos), e da combinação de base de casos e base de regras surgiu CABARET [Skalak, 92]. Na Europa : PADTEX [Richter, 91] (aprimoramento do sistemas MOLTKE), REFINER [Sharma, 88] (resultado de estudos de uso de casos para base de refinamento de conhecimento)

26 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Histórico NameApplicationYear CYRUS MEDIATOR PLEXUS JUDGE SWALE CHEF MBRTalk JULIA HYPO COACH CASEY JOHNNY REFINER Episodic Memory Dispute Resolution Adaptive Planning Criminal Sentencing Case-Based Explanation Chinese Cooking Pronunciation of Words Catering Patent Law Football Coach Heart Failure Diagnosis Reading Knowledge Refinement

27 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Histórico PROTOS PRODIGY PATDEX CREEK KATE-CBR CCC+ ESTEEM ReMind CBR-Express INRECA Knowledge Acquisition Planning Diagnosis CBR-Shell Diagnosis CBR-Shell NameApplicationYear

28 ISISTAN-2001 IPAC - Protem/cc Um exemplo de implementação utilizando RBC é o Projeto IPAC - Integração de Paradigmas na Aquisição de Conhecimento que foi subsidiado pelo CNPq dentro do Protem/cc (Projetos temáticos para Ciência da Computação). Foi elaborado com a participação da UNESP de Rio Claro entre outras universidades. Exemplo de parte da implementação do projeto: IPAC Link para o projeto concluído: Projeto IPAC

29 ISISTAN-2001 RaBeCa Ferramenta de desenvolvimento de sistemas RBC que está sendo desenvolvida como parte de uma tese de doutoramento na USP - São Carlos pelo aluno Ricardo Sovat sob orientação do professor André C. P. L. F. Carvalho. Algumas características da ferramenta: Permite a descrição, montagem e consulta a uma base de casos a partir de uma linguagem específica; Permitirá diversas formas de efetuar casamentos (matchs) entre os casos propostos e os casos da base; Disponibilizará alternativas de hibridização com técnicas utilizadas em IA como por exemplo, redes neurais, regras de produção e algoritmos genéticos. O trabalho esta em andamento e uma versão preliminar esta disponível em:

30 ISISTAN-2001 RBC - Classificações Ferramentas para gerar aplicações Investigações acadêmicas Produtos específicos para utilização comercial

31 ISISTAN-2001 Sistemas de foco acadêmico - (maiores informações) (maiores informações)(maiores informações) Case Advisor 4 / Webserver - a PC-based problem diagnosis and resolution system (Information Service Agents (ISA) Lab at Simon Fraser University) CASPIAN - publicly available CBR shell (Department of Computer Science at Aberystwyth, University of Wales) CASUEL Parser - Common Case Representation Language (Research Group "Artificial Intelligence / Knowledge Based Systems" of Prof. Richter at University of Kaiserslautern) CBR Design Explorer - Diagnostic & Design Shell (Artificial Intelligence Applications Institute at University of Edinburgh) CBR Framework for Bioprocessing (Bioprocesses Group at VTT Biotechnology and Food Research) CBR Tools - object oriented software library in JAVA (AID research group at INRIA Sophia Antipolis) CBR-Works product family - CBR shell (research licenses available) (tec:inno GmbH ) CL-Protos - exemplar-based learning apprentice (written in Common Lisp, 1988) (Artificial Intelligence Laboratory at University of Texas at Austin) Design-MUSE - A shell that eases construction of case-based design aids (Cognitive Science Group at Georgia Tech) Fallexperte-D - Diagnosis tool for struktured domains (Artificial Intelligence Lab at Humboldt University Berlin) IM-RECIDE - shell for imaginative reasoning (Artificial Intelligence Lab at University of Coimbra) M-Tree - software for indexing multimedia objects for efficient retrieval (Databases & Knowledge Bases Group at University of Bologna)

32 ISISTAN-2001 Foco industrial ou comercial - (maiores informações) (maiores informações)(maiores informações) ART*Enterprise - Environment for rapid prototyping, object-oriented programming, and quick development of intelligent applications using case-based reasoning and powerful pattern matching rules. (Brightware ) Brightware Advice Agent - Online trouble shooting and customer support (Brightware ) Case Advisor 4 / Webserver - a PC-based problem diagnosis and resolution system (Information Service Agents (ISA) Lab at Simon Fraser University) CASUEL Parser - Common Case Representation Language (Research Group "Artificial Intelligence / Knowledge Based Systems" of Prof. Richter at University of Kaiserslautern) CBR Design Explorer - Diagnostic & Design Shell (Artificial Intelligence Applications Institute at University of Edinburgh) CBR Framework for Bioprocessing (Bioprocesses Group at VTT Biotechnology and Food Research) CBR-Works product family - CBR shell (research licenses available) (tec:inno GmbH ) CPR/CPR Web Server - C++ library for case based problem solving (Haley Enterprise Inc. ) Easy Reasoner - extends rule-based reasoning with case retrieval (Haley Enterprise Inc. ) ESTEEM - CBR application development tool (Stottler Henke Associates, Inc. (SHAI) ) Help!CPR - Helpdesk and knowledge authoring application (Haley Enterprise Inc. ) (uses: CPR/CPR Web Server) k-Commerce - customer support, call center, help-desk (Inference Corp. ) KATE Software Suite - for building intelligent decision support systems (AcknoSoft ) Knowledge-Pak Architect - enables support organizations to build their own knowledge bases by supporting the process of capturing, organizing, and delivering knowledge (ServiceWare Inc. ) MEM-1 - Lisp-based language that aids in the development of Case-Based Reasoning systems (CECASE ) ReCall - CBR Toolkit (ISoft ) Rete++ - C++ inference engine library. A CBR module is available. (Haley Enterprise Inc. ) Service Alliance - CBR based Helpdesk (Astea ) Spotlight - fault diagnosis system (Atlantis ) Unicontrol Helpdesk (Software Trading Gruppe ) Web Advisor 4.1 (ServiceSoft )

33 ISISTAN-2001 Disponíveis na Web - (maiores informações) (maiores informações) (maiores informações) CASPIAN - publicly available CBR shell (Department of Computer Science at Aberystwyth, University of Wales) CBR Design Explorer - Diagnostic & Design Shell (Artificial Intelligence Applications Institute at University of Edinburgh) CL-Protos - exemplar-based learning apprentice (written in Common Lisp, 1988) (Artificial Intelligence Laboratory at University of Texas at Austin) M-Tree - software for indexing multimedia objects for efficient retrieval (Databases & Knowledge Bases Group at University of Bologna)

34 ISISTAN-2001 Aplicações CBR - QuickSource Tarefa: Corrigir problemas com impressoras Objetivo: reduzir a necessidade de auxílio do especialista - reduz chamadas dos clientes em 20 % - clientes podem ter correções de problemas de desempenho - primeiro exemplo de “publicação de conhecimento” - treinamento do dispositivo Instanciações: 1. Representação do conhecimento: 500 casos - particionados por tipo de falha - pesos de características por importância

35 ISISTAN-2001 Aplicações CBR - QuickSource 2. Recuperação: vizinhos mais próximos - características obtidas através uma série de questões 3. Reuso: pesos relevantes determinam a classificação dos casos 4. Revisão: Não

36 ISISTAN-2001 Raciocínio Baseado em Casos - Conclusões A aplicabilidade do paradigma de Raciocínio Baseado em Casos está intrinsecamente ligada com as situações onde não há possibilidade de uma modelagem. É importante caracterizar em que condições é interessante a reutilização de experiências passadas.

37 ISISTAN-2001 Referências Aha, D. W. Case Base Reasoning, Navy Center for Artificial Inteligenge Naval Research Laboratory Washington, November 15, Kolodner, J. L. Na Introduction to Case Based Reasoning, Artificial Inteligence Review Nº 6, pp 3-34, Leake, D. B. A Tutorial for the First International Conference on Case Based Reasoning Sesimbra, Portugal October 23, Winston, P. H. Artificial Inteligence (3ª ed.). Addison Wesley Publishing Company, 1992.

38 ISISTAN-2001 Referências Aamodt, A. Case-Based Reasoning; Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches, Marir, F.,Watson, I. Case-Based Reasoning: A Categorized Biblhiography, Watson, I. Case-Based Reasoning Development Tools: A Review, Case Based Reasoning on the Web,


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