Sistemas Expertos basados en CASOS

Sistemas Expertos basados en CASOS

Un sistema de razonamiento basado en casos resuelve un problema por medio de la adaptación de soluciones dadas con anterioridad a problemas similares (Riesbeck et al., 1989). La memoria del CBR almacena un cierto número de problemas junto a sus correspondientes soluciones (caso). La solución de un nuevo problema se obtiene recuperando casos (o problemas) similares almacenados en la memoria del CBR. Otra definición para los sistemas expertos basados en casos es: "El Razonamiento Basado en Casos es un campo de la Inteligencia Artificial que se basa en problemas similares ocurridos en el pasado –‘casos’– para encontrar soluciones al problema existente o actual –‘caso de referencia’– (Aammodt y Plaza, 1994). Consta de un ‘motor de inferencia’ que modela el proceso del razonamiento humano y que –a diferencia de otros campos de la Inteligencia Artificial– los sistemas de Razonamiento Basado en Casos son capaces de utilizar conocimiento específico de experiencias previas para poder resolver un problema actual. El Razonamiento basados en casos  se implementa mediante un ciclo de actividades  Del problema o caso actual con sus características. El motor de inferencia realiza una búsqueda de casos similares y se encuentra el más parecido al problema a solucionar. Con base en el caso recuperado, se propone una solución al problema nuevo. . Se valida si la solución propuesta está considerada en la base de casos existentes. Se aprende del problema actual para resolver problemas futuros.

Un sistema típico CBR está compuesto por cuatro etapas secuenciales que se invocan siempre que sea necesario resolver un problema (Kolodner, 1993; Aamodt, 1994; Watson et al., 1997). La Figura 2 muestra el ciclo de vida de un sistema típico de Razonamiento basado en Casos. Dicho proceso cíclico está compuesto por cuatro pasos fundamentales:

• Recuperación de los casos o problemas más relevantes.
• Adaptación de los casos o problemas con la intención de solucionar el problema presente.
• Revisión de la solución propuesta si es necesario.
• Almacenamiento (Aprendizaje) de la solución propuesta como parte de un nuevo caso. 

Los SRBC se sustentan en tres principios básicos:

1. Solución de problemas superpuestos: se aplica en casos que utiliza casos resueltos menores.
2. Principio de optimalidad de Bellman: memoriza la mejor solución, luego de un proceso de selección. 
3. Memorización: memoriza las soluciones obtenidas en la librería de casos para uso posterior.

Los SRBC presenta algunas ventajas frente a los sistemas tradicionales

• Adquisición de conocimiento: La adquisición del conocimiento se realiza a partir de la experiencia previas almacenada en la librería de casos (LC). Esto evita el proceso de extracción de reglas a partir de un experto en dominio, lo cual ya constituía de por si en un “cuello de botella” y además no se garantizaba la validez de las reglas. 
• Mantenimiento del conocimiento: Los SRBC permite incrementar nuevos casos a la LC sin la intervención del experto, haciendo innecesario el proceso de mantenimiento de la base de conocimiento en SEBC que resulta costoso.
• Eficiencia en la resolución de problemas: la reutilización es un principio básico de la informática. Los SEBC permite que se puedan resolver casos similares sin tener que rehacer la base de conocimientos. Calidad de la solución: Al aplicar el principio de optimalidad, se garantiza memorizar la mejor solución o lo que ha sucedido en un contexto determinado
• Aceptación del usuario: Utilizar soluciones basados en casos que ya han sido utilizados y probados da confianza y aceptación al usuario, lo que no ocurre en soluciones como las redes neuronales y los SEBC, ya que pueden resultar incomprensibles para los usuarios.

REFERENCIAS:

• Laza R., Fernandez F., Corchado J.M. (2017). Di002.edv.uniovi.es. Retrieved 9 July 2017, de :http://di002.edv.uniovi.es/~alguero/eaac/eaac_archivos/09-10/Trabajos%20para%20evaluaci%C3%B3n
• Espinoza, A; Quintero, A; Venencia, S (2017). Ineel.mx. Retrieved 10 July 2017, from https://www.ineel.mx/boletin032006/apli.pdf