O que é Case-Based Reasoning?

Case-Based Reasoning (CBR), ou raciocínio baseado em casos, é uma metodologia de inteligência artificial que permite resolver problemas com base em experiências anteriores, para vencer desafios com eficiência. Para isso, soluções já comprovadas são adaptadas à situação atual, seguindo um processo de quatro etapas. Campos de aplicação típicos para CBR são, por exemplo, sistemas de help desk e aconselhamento para tratamentos médicos.

O que significa Case-Based Reasoning?

Case-Based Reasoning (raciocínio baseado em casos) é um método de aprendizado de máquina no campo de inteligência artificial. Essa abordagem recorre a experiências passadas para resolver novos problemas que apresentam semelhanças. Ou seja, é um processo de aprendizado baseado em analogia. A premissa básica do Case-Based Reasoning é que problemas similares geralmente podem ser resolvidos de maneira similar. Em vez de analisar cada problema a partir do zero, essa metodologia utiliza um banco de dados de casos que já foram resolvidos com sucesso. Esses casos servem como referência para encontrar soluções adequadas para os desafios atuais.

O Case-Based Reasoning é a base para um novo tipo de aprendizado de máquina, em que o sistema é capaz de se adaptar a novas situações. Esse método de resolução de problemas originou-se no trabalho do cientista da comunicação e informático estadunidense Roger Schank, além de outros estudiosos da década de 1980. Naquela época, a equipe de pesquisa investigava a memória episódica do ser humano, que inspirou o conceito do CBR. Os pesquisadores notaram que, na maioria dos casos, as soluções bem-sucedidas se baseiam em experiências com situações semelhantes.

Como funciona Case-Based Reasoning?

Normalmente, o processo de Case-Based Reasoning consiste de quatro etapas:

1. Consultar (retrieve): A partir da descrição do problema, o sistema de CBR procura, no banco de dados de casos (também chamado de “base de casos”), as experiências mais parecidas com o problema atual.
2. Reutilizar (reuse): Primeiro, a solução do caso mais semelhante à descrição do problema é usada como abordagem para tentar resolvê-lo. Essa primeira abordagem serve como ponto de partida para o tratamento do novo problema.
3. Revisar (revise): Nesta fase, a solução inicial é avaliada dentro do novo contexto e adaptada às condições específicas atuais. Conforme o caso, o sistema pode fazer correções ou pequenos ajustes.
4. Reter (retain): O novo método de resolução de problemas é incorporado à base de casos, para consultas futuras. Assim surge um processo de aprendizado incremental, que faz com que o desempenho do sistema aumente a cada caso resolvido.

Quais são os principais campos de aplicação do CBR?

Já que o Case-Based Reasoning funciona a partir da reutilização inteligente de soluções anteriores, essa metodologia é especialmente útil em situações em que é possível identificar padrões e em que desafios semelhantes surgem repetidamente. Mas o CBR também pode ser usado para problemas mal estruturados e com descrição incompleta, ou quando não se conhecem as relações precisas de causa e efeito. Ao contrário de outros conceitos de IA, um número relativamente baixo de casos de referência já é suficiente para os sistemas de CBR. Alguns campos de aplicação típicos são:

• Diagnósticos médicos: O CBR é usado para analisar diagnósticos anteriores com base em dados de pacientes e identificar possíveis diagnósticos ou abordagens terapêuticas adequadas para o paciente atual.
• Resolução de problemas em sistemas técnicos: Em sistemas de suporte de TI e na manutenção de instalações e máquinas, o Case-Based Reasoning ajuda a solucionar problemas mais rapidamente. Além disso, uma base de casos abrangente também permite a detecção precoce de falhas, antes que elas causem danos maiores.
• Atendimento ao cliente: Sistemas de CBR também são utilizados para responder a pedidos de suporte, indicando soluções já comprovadas.
• Sistemas de recomendação de produtos: No setor de e-commerce, o Case-Based Reasoning é cada vez mais utilizado para recomendar produtos adequados a clientes, com base em dados e interações anteriores dos clientes.

Além disso, existem muitos outros campos de aplicação. Por exemplo, instituições financeiras podem utilizar CBR para tomar decisões sobre aprovações de crédito ou avaliações de risco, bem como analisar estratégias de investimento. No setor jurídico, ferramentas de CBR possibilitam a análise de processos anteriores, para encontrar argumentos para novos casos. Já no segmento de transporte e logística, o Case-Based Reasoning é útil para o planejamento de trajetos e a alocação de recursos.

Qual é a importância do CBR para a IA?

Na área de inteligência artificial, o Case-Based Reasoning desempenha um papel importante, pois fornece um alicerce metódico para simular um comportamento de resolução de problemas que se assemelha ao dos seres humanos. Enquanto outras tecnologias de IA, como redes neurais, são baseadas no processamento de grandes volumes de dados, o CBR utiliza experiências, na forma de casos passados, para resolver novos problemas. Além disso, o Case-Based Reasoning possibilita o aperfeiçoamento contínuo dos sistemas de IA, tornando-os mais robustos e adaptáveis. Afinal, a cada novo caso processado, o sistema amplia sua base de conhecimento.

Quais são as vantagens e desvantagens do Case-Based Reasoning?

Como método de aprendizado, o Case-Based Reasoning oferece uma série de vantagens. Estas são algumas das mais relevantes:

• Eficiência graças à reutilização de conhecimento: Utilizar casos anteriores como modelo é mais rápido e menos dispendioso do que analisar cada problema a partir do zero. Muitas vezes, isso também leva a soluções mais eficientes.
• Capacidade de aprender: Sistemas de CBR melhoram continuamente sua capacidade de resolução de problemas ao longo do tempo, pois aprendem com novos casos e expandem seu banco de dados.
• Alta flexibilidade: Selecionando casos relevantes, sistemas de Case-Based Reasoning conseguem se adaptar a diferentes situações e contextos. É também por isso que o CBR pode ser utilizado nos mais diversos setores.
• Soluções explicáveis: Já que as soluções são baseadas em casos anteriores, os sistemas de CBR também podem fornecer explicações claras para certas abordagens de resolução. Isso é especialmente benéfico em áreas em que a compreensibilidade das decisões tem grande importância.
• Abordagem intuitiva: O Case-Based Reasoning é baseado em estratégias humanas de resolução de problemas. Portanto, é fácil compreender como surgiram as soluções.

No entanto, os sistemas de CBR também apresentam algumas desvantagens:

• Dependência da qualidade dos dados: A eficiência de um sistema de CBR depende, em grande parte, da qualidade e da completude da base de casos. Se os casos armazenados forem imprecisos ou incompletos, o método talvez forneça soluções insatisfatórias.
• Problemas de escalabilidade: Conforme a base de casos aumenta, a consulta e adaptação dos casos pode ficar muito mais demorada, o que pode reduzir significativamente a eficiência do sistema.
• Dificuldades na adaptação de casos: Adaptar casos anteriores a novos problemas pode ser difícil. Por isso, é preciso utilizar algoritmos sofisticados, para garantir que as adaptações sejam pertinentes e eficazes.
• Risco de obsolescência: Soluções que funcionaram no passado às vezes perdem relevância com o tempo, principalmente em setores em rápida transformação. Nos piores casos, isso faz com que o sistema recomende soluções ultrapassadas.