1 Geber Ramalho

Raciocínio Baseado em Casos (CBR)

Críticas aos sistemas baseados em regras

Conceitos fundamentais

Funcionamento: ciclo dos RE’s

Aplicações

Balanço

Plano de aula

2 Geber Ramalho

Sistemas baseados em regras: críticas

aquisição de conhecimento muito difícil • regras nem sempre são intuitivas

desenvolvimento é muito longo

não aprende

não é robusto

tratamento de incerteza complicado

manutenção e refinamento são delicados

é lento

dificuldades com problemas “under constraint”• muitas soluções para o mesmo problema

3 Geber Ramalho

Soluções atuais

Aquisição• sistemas especialistas de 2a geração• abandono da hipótese da transferência de conhecimento• aquisição baseada em modelos• utilização de aprendizagem automática simbólica

Robustez• tratamento de incerteza

Tempo de desenvolvimento• Ferramentas (shells)

Aprendizado (on-line)• EBL, chunking, ... (sem sucesso)

4 Geber Ramalho

Soluções atuais: Conclusões

As soluções propostas ainda são insatisfatórias

Porque, então, não mudar paradigma?

5 Geber Ramalho

Compreensão de histórias (Sistema IPP)

IRA guerrilas ambushed a military patrol in west Belfast yesterday killing one british soldier and badly wounding another Army quarters

a suspected IRA gunman killed a 50-year old unarmed security guard in east Belfast early today the police said

A gunman shot and killed a part-time policeman at a soccer match Saturday and escaped through the crowd...

situação-explicaçãoou

problema solução

Nova explicação/solução

Nova situação/problema

6 Geber Ramalho

“Experiência vivida”

Classificação: “Os problemas de ouvido deste paciente são casos típicos de otite média”

Soluções compiladas: “Os sintomas de coração do paciente X podem ser explicados da mesma maneira que aquele paciente Y”

Avaliando medidas: Minha casa é como aquela que foi vendida mais em baixo nesta rua por R$25.000,00 mas ela tem uma vista melhor”

Concepção (design): para projetar este hospital, vou me basear naquele que já fiz com um número de leitos parecido, embora tenha de adaptá-lo pois este é de esquina

Avaliando opções: se nós atacássemos as instalações dos mísseis cubanos/russos, seria como no caso de Pearl Harbor

7 Geber Ramalho

Sistemas Especialistas convencionais:

(alguns) Sistemas Especialistas de segunda geração:

Experiência

Experiência: o que o especialista tem de mais valioso

RegrasEngenheiro de conhecimento

Experiência RegrasAlgoritmo deaprendizagem

8 Geber Ramalho

Experiência: o que o especialista tem de mais valioso

Case-based reasoning system

• Um método de resolução de problemas onde novos

problemas são resolvidos adaptando-se soluções de

antigos problemas similares

• Raciocínio analógico intra-domínio

• aprendizado incremental on-line

• suaviza necessidade de aquisição de conhecimento

Experiência Experiência

9 Geber Ramalho

Raciocínio baseado em casos

Historicamente: • Wittgenstein (conceituação em extensão)• Edel Tulving (memória episódica)• Gentner (analogia), ....• Roger Schank (scripts) • Janet Kolodner (memória dinâmica)

Um caso• é um episódio vivido• contém a descrição de : problema + solução• exemplos: um paciente, um projeto arquitetônico, uma

situação, uma causa jurídica, uma melodia, etc.

10 Geber Ramalho

Find Me: http://infolab.cs.uchicago.edu/entree

11 Geber Ramalho

Exemplo: Valor de Venda de Casas

novocaso(alvo)

casorecupe-

rado(fonte)

problema

baseReutilizar

Recuperar

Reter

Revisar

novocaso

(alvo)

soluçãosugerida

soluçãofinal

casosolução

casotestado

ecorrigido

casoaprendido

Indexar

Funcionamento do CBR: ciclo dos 4 RE´s

13 Geber Ramalho

Desenvolvimento de um sistema CBR

Qual a natureza e conteúdo dos casos?

Como representá-los?

Como indexá-los de maneira a poder encontrá-los adequadamente e rapidamente mais tarde?

Qual são os critérios para a escolha do melhor caso e como recuperá-lo?

Como estruturar (organizar) os casos da base?

Como adaptar o caso recuperado?

14 Geber Ramalho

Natureza e conteúdo dos casos

Pergunta chave• O que é um caso no domínio abordado?

Conteúdo• Mínima: descrição do problema e da solução• Extensões: avaliação da solução (falhas, sucesso, etc.) ,

contexto (justificação, links com outros casos, etc.),

Outros• Tamanho e composição (casos compostos)

Quantidade de casos• distribuir bem no espaço de problema n-dimensional (n atributos)

15 Geber Ramalho

Representação dos casos

Várias linguagens• de vetores de características• Atributo-valor (frames, redes semânticas, objetos, ...) • lógica de primeira ordem

Depende da natureza do que se quer representar• Velho problema da expressividade x eficiência• ex.

– situaçãoDeMediação(c1, disputa) protagonistas (c1, criança11, criança20, criança32) objetoDisputado (c1, chocolate) ...

• ex. – objeto: disputa;– atributos: protagonistas, objetoDisputado

16 Geber Ramalho

Indexação

Objetivo: dar ao sistema conhecimento sobre como estocar e comparar (match) casos

Vocabulário de indexação• índice = atributo, característica, predicado, ... • Pode ser feita manual ou automaticamente

– Checklist, difference-based, inductive learning, ...

Conselhos• concreto x abstrato• levar em conta a utilização que se quer fazer (propósito)• ex. para um mecânico e para um cliente de locadora, a

descrição de um automóvel é bem diferente

17 Geber Ramalho

Indexação (cont.)

Interpretação de situação• os índices realmente relevantes para um problema/situação

em particular• ex. em uma disputa entre crianças a profissão não conta,

enquanto na disputa entre adultos, ela conta

preçoanomodelomarcaopcionaiskilometragemmotorcor....

18 Geber Ramalho

A recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes

• Dois tipos de cálculo de similaridade: explícito ou indireto

Medida explícita (mais usado!)• independente da estratégia de recuperação ou da

organização da memória• k vizinhos mais próximos (knn)

Medida indireta• dependente da estratégia de recuperação e/ou da

organização da memória• memória dinâmica (hierárquica)

Critério para escolha dos casos

19 Geber Ramalho

wi - peso da característica iaxi e ayi - valores da característica f nos casos C e Ssimi - função primitiva para a característica i

n

i i

yixii

n

i i

w

avaloravalorsimwYXSimil

1

1))(),((

),(

k vizinhos mais próximos (knn)

Observações• similaridade global [0-1], sem ordem de testes• mais fácil introduzir conhecimento do domínio: pesos• os pesos podem ser definidos manualmente ou por

métodos automáticos

20 Geber Ramalho

ano = 1997modelo= Gol marca = VWcor = vermelhoPreço = 1000

Carro 1

ano = 1996modelo= Golf marca = VWcor = azulPreço = 1500

Carro 2

ano = 1995modelo= Tempramarca = Fiatcor = azulPreço = 1300

Carro 3

Exemplo

Pesos• ano = 2, modelo = 3, marca = 2, cor = 1, preco =1

Funções primitivas• ano: (diferença 2) => 1; (2 < dif 4) => 0,5; (dif > 4) => 0• modelo: igual => 1; diferente => 0• marca: igual => 1; diferente => 0• cor: igual => 1; parecida => 0,5; diferente => 0• preço: (dif 250) => 1; (250 < dif < 1000) => 0,5); (dif > 1000) => 0

21 Geber Ramalho

Organização da memória

Memória plana• Implementação: lista simples (1 nível de indexação)• Métodos de recuperação

– Busca serial (custa caro)– Busca paralela

• Medida de similaridade– explícita (knn)

Memória hierárquica• Implementação:

– características compartilhadas– redes de discriminação

• Métodos de recuperação & Medida de similaridade– implícita (basta percorrer!)

Características compartilhadas

situaçãoDeMediação = disputa

Tipo: disputa física(Korea)

Tipo: disputa política(Panama)

Protagonistas: paísestipoDeObjetoDisputado: terras

Protagonistas: criançastipoDeObjetoDisputado: comida

Desejo: objeto inteiro(Laranja1)

Desejo: diferentes partes do objeto(Laranja2)

objDisputado: laranjarelaçãoFamiliar: irmãsidades: adolescentes

objDisputado: Candy(Candy)

23 Geber Ramalho

Organização da memória

Trade-offs: • eficiência x completude

– eficiência na inserção x eficiência na consulta– ordem fixa dos testes pode levar a a recuperação do caso que não é

o mais similar

• “plausibilidade” x facilidade de introduzir conhecimento

Organizações alternativas de memória• template trees, z-trees, ...

24 Geber Ramalho

Similaridade e recuperação

O casamento é parcial !!!! =>Mais robustez

Etapas da recuperação• Matching: encontrar os N casos mais similares ao caso alvo • Ranking: Escolher o melhor caso MC em relação o alvo

Questão: a similaridade basta?• nas tarefas de design (projeto), não basta!• É preciso: adaptation-based retrieval

25 Geber Ramalho

Reutilização Objetivo: compensar as diferenças entre o problema-alvo

e problema-fonte escolhido

Adaptação: 3 tipos • Cópia: usada normalmente em classificação• Adap. Estrutural: a partir da própria solução recuperada• Adap. Derivacional: a partir da maneira com que a solução

recuperada foi gerada

Para as duas últimas as operações são:• ajuste de parâmetros, abstração e especialização,

substituição,...

Problema: • depende do domínio,coordenação do conjunto de

operadores de transformação

26 Geber Ramalho

Exemplo de reutilização I

JULIA precisa criar uma refeição italiana (e que não contenha carne) composta de entrada, massas, refeição principal e sobremesa;

Baseando-se em casos anteriores, JULIA escolhe lasanha como prato principal. Porém:

• a refeição original inclui um prato de massas. Para simplificar, JULIA elimina o prato de massas;

• lasanha inclui carne. Devido à restrição do problema, uma lasanha vegetariana é proposta;

27 Geber Ramalho

Exemplo de reutilização: reinstanciação

Determine os papéis dos envolvidos no caso retido;

Faça a correspondência dos papéis no problema proposto;

Reinstancie os atributos e relações do caso retido de acordo com as respectivas correspondências;

Ex.: MEDIATOR• resolução de conflitos: como dividir uma laranja entre duas

crianças interessadas?• caso anterior: método utilizado por pescadores;• reinstanciação: identificação dos papéis de cada entidade

envolvida (pescador criança, peixe laranja, objetivo divisão)

28 Geber Ramalho

Outros Métodos

Ajuste de parâmetros• ex.: cálculo de novo valor de um imóvel;

Substituição baseado em casos• encontrar outro caso que sugira uma alternativa;• por que não utilizar logo este caso?

29 Geber Ramalho

Revisão e retenção

Revisão1) Avaliar a solução (automáticamente ou não)2) Consertar o caso

Retenção1) Extração da informação a reter2) indexação3) inserção do caso na base

30 Geber Ramalho

Aplicações: estado da arte

Todas as classes de problemas dos SE´s• diagnóstico, planejamento, scheduling, interpretação, cozinha,

design, seleção, ensino,....

Existem ferramentas (shells)• ReMind, CAsePOint,CASUEL, ART*, ReCall, CBR-Express,...

Exemplos• Machine Tool Fault Diagnosis• Computer Network Diagnosis• Credit Analysis• Geological Deposit Prediction• Battle Planning

Mais aplicações...

• Bank Telex Classification• Natural Language Understanding • Network Management• Legal Reasoning• Claims Settlement• Medical Diagnosis• Weather Prediction• Fraud Detection• Industrial Planning and Scheduling• Residential Domain • Aircraft Maintenance Domain• Helpdesk Systems for PC Network Diagnostics

32 Geber Ramalho

Algumas aplicações na WEB

FindMe agents• sugere filmes e carros em locadoras• raciocino através de exemplos• busca não hierárquica

Buttler agents• sugere hotéis, restaurantes, oficinas, ...

Correspondent agents• usa técnicas de recuperação de casos para encontrar textos:

FAQ-finder

Analog Devices• help desk: o sistema responde às dúvidas mais simples,

restringindo a necessidade em contatar seus engenheiros

33 Geber Ramalho

Problemas

Aquisição & descrição dos casos • nem sempre é trivial além de demandar conhecimento do

domínio!

O controle da medida de similaridade é fraco pois o matching é parcial

• o acúmulo de semelhanças “irrelevantes” faz com que certos casos sejam escolhidos em detrimento dos outros

• como ter certeza que as propriedades A e B serão determinantes na recuperação de um caso que contém 20 atributos?

A explicação • pode ser prejudicada quando a recuperação é baseada em

uma medida de similaridade numérica

34 Geber Ramalho

Balanço e conclusões

Apesar das limitações, é bem mais fácil e rápido desenvolver e manter um sistema CBR. E ele é mais robusto!

• CLAVIER na Lockheed (fornos) - de 60% para 10%, taxa de erro

• General dynamics (barcos) - 5 homens-ano x 2 homens-ano.• CANASTA da DEC: 8 vezes mais rápido

35 Geber Ramalho

Quando usar CBR?

Existe uma grande volume de dados históricos

Os especialistas falam sobre seus domínio dando exemplos

A experiência vale tanto quanto o conhecimento dos livros texto

Os problemas não são completamente formalizáveis• fraca compreensão do problema, dificuldade de verbalização

Existem conhecimento para adaptação de casos• adequado para tarefas de projeto (design)

Existem muitas exceções às regras

É preciso aprender “on-line”

36 Geber Ramalho

Referências básicas

Aamodt, A; Plaza, E. (1994). “Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variantions, and System Approaches”. Em AI Communications, Vol. 7, nr. 1;

Kolodner, J. (1993) Case Based Reasoning. Morgan Kaufmann.

Web• AI-CBR Home Page: http://www.ai-cbr.org/theindex.html• CBR archive: http://www.ai-cbr.org/cases.html• CBR in the Web:

http://wwwagr.informatik.uni-kl.de/~lsa/CBR/CBR-Homepage.html• CBR Bibliography:

http://www.surveying.salford.ac.uk/AI-CBR/biblio/search.html