SUY LUẬN DỰA TRÊN TRƯỜNG HỢP: (caSe–BASED REASONING)

Các luật heuristic và mô hình lý thuyết là hai kiểu thông tin mà các chuyên gia người sử dụng để giải quyết vấn đề. Một chiến lược mạnh khác mà các chuyên gia sử dụng là suy luận từ những tình huống, là những ví dụ về các bài toán trong quá khứ và lời giải của chúng. Ví dụ, một luật sư sẽ chọn những tình huống luật đã xảy ra trong quá khứ tương tự với tình huống của thân chủ của anh ta và gợi ý cho anh ta một phương pháp thuyết phục tòa hợp lý để bênh vực cho thân chủ. Các nhà lập trình máy tính sử dụng lại mã của họ, khi sửa chữa một chương trình cũ để thích nghi với tình huống mới có cấu trúc tương tự. Các kiến trúc sư sử dụng kiến thức của họ về những tòa nhà tốt và được ưa thích trong quá khứ để thiết kế những tòa nhà mới mà người ta cảm thấy vừa ý và thuận tiện,… Tóm lại, suy luận từ những tình huống đã có là khả năng có tính chất nền tảng của trí thông minh con người. Và suy luận dựa trên tình huống cũng phát triển theo tiếp cận đó.

HCG dựa trên tình huống (Case-based Reasoning – CBR) sử dụng một CSDL riêng biệt chứa giải pháp của các tình huống đã giải quyết để dựa vào đó tìm kiếm giải pháp cho một tình huống mới. Các tình huống thường được lưu lại như là một tập hợp các luật tình huống – hành động (situation – action). Các sự kiện mô tả tình huống của luật là những đặc điểm nổi bật của tình huống được ghi nhận.

Khi giải quyết một vấn đề, một CBR phải:

• Truy vấn các tình huống thích hợp từ bộ nhớ (hay CSDL) của nó, dựa vào sự tương tự của một số đặc điểm nổi bật.
• Sửa đổi tình huống đó để có thể áp dụng trong tính huống hiện tại.
• Áp dụng tình huống đã chuyển đổi vào bài toán mới.
• Lưu lại lời giải và kết quả của nó (thành công hay thất bại).

CBR đưa ra hàng loạt ưu điểm cho việc xây dựng các chuyên gia:

• Đơn giản hóa việc tích lũy tri thức từ các chuyên gia với việc lưu trữ một cách trực tiếp các tri thức có được, đó là những lời giải của chuyên gia cho hàng loạt các bài toán.
• Bằng cách tìm giải pháp của một tình huống tương tự đã có để đưa ra lời giải cho phép rút ngắn thời gian suy luận của hệ thống. Tuy nhiên, điều này cần phải xem xét lại nếu hệ thống có một CSDL tình huống rất lớn.
• Thao tác lưu lại lời giải và kết quả của nó tạo khả năng tự học cho hệ thống: giúp hệ thống tránh lỗi cũ và tận dụng những thành công trong quá khứ
• Việc phân tích tri thức của lĩnh vực chỉ diễn ra một lần, đó là khi tìm kiếm một sự biểu diễn hợp lý cho các tình huống, hay quá trình chọn các đặc điểm nổi bật (salient features) của các tình huống để có thể so sánh và đưa ra kết luận về tính tương đương của hai tình huống nào đó. Đây cũng là khó khăn lớn nhất của tiếp cận này. Vì nếu ta chọn các đặc điểm nổi bật dùng để so sánh hai tình huống không phù hợp, thì kết luận của ta về tính tương đương của hai tình huống có thể sẽ không chính xác, và khi tình huống chọn ra không đúng sẽ không cho ra một lời giải thích hợp.
• Ở đây, ta sẽ không nghiên cứu sâu về vấn đề này, tuy nhiên đọc giả có thể tham khảo thêm về các tài liệu của Kolodner (1993) và các đồng nghiệp khác.
• Việc tích lũy tri thức và lập trình là tương đối đơn giản.
• Các chiến lược sắp xếp (index) thích hợp làm tăng sức mạnh của phương pháp này.

Tiếp cận này cũng có các khuyết điểm của nó:

• Các tình huống không thể hiện tri thức sâu về lĩnh vực bài toán, do đó khó giải thích tại sao đưa ra lời giải như vậy, hoặc có thể đưa ra lời giải sai hoặc không tốt.
• Một cơ sở chứa các tình huống lớn phải xem xét sự tương xứng giữa tính toán và lưu trữ. Vì khi CSDL lớn lên, thời gian cần đẻ lấy ra một tình huống thích hợp cũng lớn lên. Cuối cùng thì chi phí cho việc tìm kiếm một tình huống sẽ lớn hơn thời gian cần thiết để rút ra một lời giải bằng cách suy luận từ các luật hoặc từ mô hình (hai tiếp cận trước).
• Khó đưa ra tiêu chuẩn đánh giá sự tương tự của các tình huống, và sắp xếp chúng.

Nội dung chính của chương này bao gồm:

• Hệ chuyên gia là một hệ thống sử dụng các tri thức thu thập được từ kinh nghiệm của các chuyên gia để giải quyết các vấn đề ở mức độ chuyên gia.
• Không phải vấn đề nào cần giải quyết cũng phù hợp với giải pháp hệ chuyên gia.
• Một HCG được phát triển theo phương pháp lập trình thăm dò.
• Việc thu thập tri thức từ chuyên gia là một việc làm khó khăn và cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa kỹ sư tri thức và các chuyên gia.
• Mô hình khái niệm là một công cụ hỗ trợ cho quá trình thu thập tri thức.
• Hệ chuyên gia dựa trên luật có kiến trúc và cơ chế hoạt động tương tự như một hệ sinh, đây là một trong những kỹ thuật đầu tiên và được sử dụng rộng rãi nhất dùng cho biểu diễn tri thức trong lĩnh vực HCG.
• Hệ chuyên gia dựa trên mô hình là một hệ thống mà sự phân tích căn cứ trực tiếp trên một mô tả chi tiết và chức năng của một hệ thống vật lý.
• Hệ chuyên gia dựa trên tình huống sử dụng một CSDL để chứa các tình huống đã giải quyết để dựa vào đó tìm kiếm giải pháp cho một tình huống mới.