Pretsedentlarga asoslangan mulohaza

Pretsedentlarga asoslangan mulohaza (casebased reasoning, CBR) - keng ma'noda, yangi muammolarni o'tmishdagi o'xshash muammolarning yechimlariga tayanib hal qilish jarayoni. Ushbu usul ham sun'iy intellektda, ham insonning kundalik muammolarni hal qilish xattiharakatlarida markaziy o'rin tutadi.

Kundalik hayotda ushbu yondashuvga ko'plab misollar keltirish mumkin:

 Mexanik: Avtomobil dvigatelini tuzatayotgan mexanik, shunga o'xshash alomatlarga ega bo'lgan boshqa bir mashinani eslashi va o'sha tajribasini qo'llashi.
 Huquqshunos: Sud jarayonida muayyan natijani qo'lga kiritish uchun huquqiy pretsedentlarga (o'tmishdagi sud qarorlariga) tayanadigan advokat yoki sudya.
 Muhandis: Tabiatdagi ishchi elementlardan nusxa ko'chiradigan muhandis (biomimikriya bilan shug'ullanish), bunda tabiat muammolarning tayyor yechimlari bazasi sifatida ko'riladi.

Pretsedentlarga asoslangan mulohaza analogiya (o'xshatish) orqali yechim topishning muhim turidir. Kognitiv fanlar (cognitive science) doirasidagi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, insonning barcha mulohazalari shaxsan boshdan kechirilgan o'tmishdagi holatlarga asoslanishi mumkin. Ushbu qarash prototip nazariyasi (prototype theory) bilan chambarchas bog'liq.

 Ishlash jarayoni 
Kompyuter mulohazalari (computer reasoning) maqsadlari uchun CBR jarayoni to'rtta asosiy bosqichdan iborat sikl sifatida rasmiylashtirilgan bo'lib, ular ingliz tilida "4R" deb ataladi:

 Qidirib topish (Retrieve): Berilgan maqsadli muammoni hal qilish uchun xotiradan unga tegishli holatlarni (pretsedentlarni) topish. Har bir holat muammo, uning yechimi va odatda yechim qanday olinganligi haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga oladi. Masalan, agar oshpaz blinli (pancake) tayyorlamoqchi bo'lsa, u o'z xotirasidan oddiy blinli tayyorlagan muvaffaqiyatli tajribasini topadi.
 Qayta foydalanish (Reuse): Avvalgi holatdagi yechimni yangi muammoga tatbiq etish. Bu yechimni yangi vaziyatga moslashtirishni (adaptatsiya) talab qilishi mumkin. Yuqoridagi misolda, oshpaz oddiy blinli retseptiga yangi ingredientlarni (masalan, rezavor mevalarni) qo'shishi kerak bo'ladi.
 Tekshirish va tahrirlash (Revise): Avvalgi yechimni yangi vaziyatga moslashtirgandan so'ng, hosil bo'lgan yangi yechimni real hayotda yoki simulyatsiyada sinab ko'rish va kerak bo'lsa, tahrirlash. Masalan, oshpaz rezavorlarni xamirga boshidanoq qo'shganda xamir rangi o'zgarib ketganini ko'rsa, keyingi safar rezavorlarni faqat xamir tovaga quyilgandan keyin qo'shish haqida qaror qabul qilishi mumkin.
 Saqlab qolish (Retain): Yechim muvaffaqiyatli amalga oshirilgandan so'ng, olingan yangi tajribani kelajakda foydalanish uchun yangi pretsedent sifatida xotirada saqlash. Bu tizimning o'zo'zini boyitishi va o'rganishiga xizmat qiladi.

 Boshqa usullar bilan taqqoslash 

 Qoidali mulohaza va o'rganish algoritmlari 
CBR mashinali o'rganishdagi (machine learning) qoidalarni chiqarish (rule induction) algoritmlariga o'xshab ko'rinishi mumkin. Biroq, ular o'rtasida printsipial farq mavjud. Qoidalarni chiqarish algoritmlari maqsadli muammo ma'lum bo'lishidan oldin umumlashtirishni amalga oshiradi (eager generalization "shoshqaloq umumlashtirish").

Aksincha, CBR pretsedentlarni umumlashtirishni muammo paydo bo'lguncha kechiktiradi (lazy generalization "yalqov yoki kechiktirilgan umumlashtirish"). Bu CBR'ni ko'plab o'zgaruvchilarga ega boy va murakkab sohalarda samaraliroq qiladi, chunki u mavjud holatni aynan kerakli yo'nalishda umumlashtirish imkonini beradi.

 Simptomatik va Topografik strategiyalar 
Muammolarni hal qilishda CBR ko'pincha "simptomatik strategiya" deb ataladi. Bu tajribaga tayanadigan, simptomlar (alomatlar) va sabablar o'rtasidagi bog'liqlikni o'tmishdagi holatlardan biladigan "yuzaki bilim" (shallow knowledge) hisoblanadi. Ekspertlar ko'pincha tashxis qo'yishda aynan shu tezkor tanib olish jarayonidan foydalanadilar.

Muqobil yondashuv "topografik strategiya" yoki "chuqur mulohaza" (deep reasoning) bo'lib, u tizimning ichki tuzilishi va elementlari o'rtasidagi munosabatlarni tahlil qilishga asoslanadi. Bu "fundamental prinsiplardan xulosa chiqarish" (reasoning from first principles) deb ham ataladi va mutlaqo yangi, ilgari uchramagan nosozliklarni tushunishda qo'llaniladi.

 Tarix 
CBR o'z ildizlarini 1980 yillarning boshlarida Yale universitetida Rojer Shank (Roger Schank) va uning shogirdlari olib borgan tadqiqotlarga borib taqaladi. Shankning dinamik xotira modeli ilk CBR tizimlari uchun asos bo'ldi:

 CYRUS: Janet Kolodner (Janet Kolodner) tomonidan yaratilgan tizim.
 IPP: Maykl Lebovits (Michael Lebowitz) tomonidan ishlab chiqilgan.

1990 yillarda CBR texnologiyasiga bo'lgan qiziqish butun dunyo bo'ylab oshdi. 1995yilda Pretsedentlarga asoslangan mulohazalar bo'yicha birinchi xalqaro konferentsiya (International Conference on CaseBased Reasoning) tashkil etildi.

 Qo'llanilishi 
CBR texnologiyasi turli sohalarda muvaffaqiyatli tizimlarning yaratilishiga olib keldi:

 Sanoat: Lockheed korporatsiyasining CLAVIER tizimi sanoat pechlarida kompozit qismlarni joylashtirishni boshqarish uchun foydalanilgan.
 Mijozlarni qo'llabquvvatlash: Compaq kompaniyasi SMART tizimidan foydalangan holda mijozlarga texnik yordam ko'rsatishda sun'iy intellektdan foydalangan.
 Tibbiyot: Sog'liqni saqlash fanlarida tashxis qo'yish va davolash rejalarini tuzishda CBR keng qo'llaniladi.
 Xavfsizlik: Strukturaviy xavfsizlikni boshqarish va risklarni baholashda keng qo'llanilmoqda.

 Tanqidlar 
CBR tanqidchilari ushbu yondashuv "anecdotal evidence" (alohida holatlarga asoslangan dalillar) prinsiplariga tayanishini ta'kidlaydilar. Statistik ma'lumotlar va qat'iy matematik umumlashtirishlar bo'lmagan taqdirda, olingan xulosalarning doim ham to'g'ri bo'lishiga kafolat yo'q. Shunga qaramay, ma'lumotlar kam bo'lgan barcha induktiv mulohazalar tabiatan ma'lum darajada alohida holatlarga tayanishga majburdir.

 Yana qarang 

 Analogiya (Analogy)
 Qarorlar daraxti (Decision tree)
 Genetik algoritm (Genetic algorithm)
 Abduksiya (Abductive reasoning)
 Kognitiv psixologiya (Cognitive psychology)

 Manbalar 

 Qo'shimcha adabiyotlar 

 Kolodner, Janet. CaseBased Reasoning. San Mateo: Morgan Kaufmann, 1993.
 Riesbeck, Christopher, and Roger Schank. Inside Casebased Reasoning. Erlbaum, 1989.
 Watson, Ian. Applying CaseBased Reasoning: Techniques for Enterprise Systems. Morgan Kaufmann, 1997.

 Tashqi havolalar 

 GAIA – Group of Artificial Intelligence Applications
 ICCBR  International Conference on CaseBased Reasoning rasmiy sayti