استدلال قائم على الحالة

تصغير|ذاكرة فئة CBR
**الاستدلال القائم على الحالة** (بالإنجليزية: *Case-Based Reasoning* ويُختصر إلى CBR) هو منهج في الذكاء الاصطناعي وحلّ المشكلات يعتمد على مقارنة المشكلة الحالية بحالات سابقة متشابهة، ثم استنتاج الحل من خلال الاستفادة من الحلول التي طُبِّقت في تلك الحالات.. يقوم هذا المنهج على افتراض أن المشكلات التي تتشارك خصائص متقاربة يمكن معالجتها بطرائق متشابهة، مع إمكانية تكييف الحل السابق ليتلاءم مع المعطيات الجديدة. ويتميّز الاستدلال القائم على الحالة عن الأساليب القائمة على القواعد الصريحة من نمط «إذا–فإن» بقدرته على التعامل مع المشكلات المعقّدة التي يصعب توصيفها بمجموعة ثابتة من القواعد.

يُستخدم الاستدلال القائم على الحالة في مجالات متعددة، من بينها الطب، والقانون، والهندسة، والأنظمة الخبيرة، ودعم اتخاذ القرار، حيث تُسهم قواعد البيانات التي تحتوي على عدد كبير من الحالات السابقة في تحسين دقة الاستنتاج وجودة التنبؤ. ويعتمد أداء هذا المنهج بدرجة كبيرة على وفرة الحالات المخزّنة وتنوّعها، إذ تؤدي زيادة الخبرات السابقة المتاحة إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية. ولا يقتصر هذا الأسلوب على التطبيقات الحاسوبية، بل يعكس نمطًا شائعًا من التفكير البشري، إذ يلجأ الإنسان في حياته اليومية إلى استحضار تجارب سابقة عند مواجهة مواقف جديدة. ويرتبط هذا المنهج ارتباطًا وثيقًا بالعلوم المعرفية ونظريات النماذج الأولية، ويُعدّ أحد الأشكال البارزة للاستدلال القياسي.

## آلية الاستدلال

يعتمد الاستدلال القائم على الحالة على مبدأ مقارنة المشكلة الحالية بعدد كبير من الحالات السابقة المشابهة المخزّنة في قاعدة معرفة، ثم استنتاج حلّ مناسب من خلال تكييف الحلول السابقة مع معطيات الوضع الجديد. وتُعدّ هذه الآلية فعّالة بوجه خاص في المجالات التي تتسم بتعقّد الحالات وتنوّعها، مثل الطب، حيث يصعب الاعتماد على قواعد ثابتة من نمط «إذا–فإن» فقط.

ولتوضيح ذلك، يمكن افتراض دخول مريض في حالة حرجة إلى قسم الأمراض التنفسية المستعصية، مع الرغبة في تقدير احتمال الوفاة اعتمادًا على المعرفة السابقة. في هذه الحالة، يقوم النظام بمقارنة معطيات المريض الحالية بآلاف الحالات المماثلة المخزّنة في قاعدة البيانات، والتي تمثل سجلات لمرضى سبق إدخالهم بحالات قريبة من حيث الأعراض والمسار السريري. وبناءً على هذه المقارنة، قد يُنتج النظام في البداية تقديرًا احتماليًا، مثل 15% لاحتمال الوفاة. ومع تطور حالة المريض وتوفر معطيات جديدة بمرور الوقت، تُعاد عملية المقارنة، مما يؤدي إلى تحديث التقدير، سواء بالزيادة أو النقصان، وقد تصل النسبة مثلًا إلى 90% في ضوء التشابه المتزايد مع حالات سابقة انتهت بالوفاة.

وعلى نطاق أوسع، يُنظر إلى الاستدلال القائم على الحالة بوصفه أسلوبًا عامًا لحل المشكلات الجديدة بالاعتماد على حلول لمشكلات سابقة مماثلة. فـميكانيكي السيارات قد يشخّص عطلًا في محرك سيارة بالرجوع إلى تجربة سابقة مع أعراض مشابهة، كما قد يستند محام أو قاض إلى سابقة قضائية للوصول إلى قرار في قضية جديدة. ويُعد هذا المنهج أحد أشكال الاستدلال القياسي، ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بالعلوم المعرفية ونظريات النموذج الأولي، إذ يُنظر إليه باعتباره محاكاة لطريقة التفكير البشري القائم على الخبرة والتجربة السابقة.

## العملية

يُنفَّذ الاستدلال القائم على الحالة عادةً وفق نموذج إجرائي معياري يتكوّن من أربع خطوات رئيسة متتابعة، يُشار إليها في الأدبيات المتخصصة بنموذج الاسترداد–الإعادة–المراجعة–الاحتفاظ (Retrieve–Reuse–Revise–Retain)، وهو النموذج الأكثر شيوعًا في أنظمة CBR الحاسوبية.

### 1. الاسترداد
في هذه المرحلة، تُسترجَع من الذاكرة أو قاعدة المعرفة الحالات السابقة الأكثر تشابهًا مع المشكلة المستهدفة، وذلك بالاعتماد على مجموعة من السمات أو المؤشرات ذات الصلة. وتتكوّن الحالة عادةً من وصف المشكلة، والحل الذي طُبّق سابقًا، إضافةً إلى شروح أو مبررات توضّح كيفية اشتقاق ذلك الحل.
فعلى سبيل المثال، إذا أراد شخص إعداد فطائر بالتوت، فقد يسترجع تجربة سابقة ناجحة لإعداد فطائر عادية، باعتبارها الحالة الأقرب من حيث الإجراء الأساسي.

### 2. الإعادة (التكييف)
بعد استرجاع الحالة المناسبة، تُعادُ استخدامُ الحل السابق من خلال تكييفه ليتلاءم مع معطيات المشكلة الجديدة. وقد يتطلّب ذلك تعديل بعض الخطوات أو إضافة عناصر جديدة لم تكن موجودة في الحالة الأصلية. وفي مثال الفطائر، يتم تكييف الوصفة الأصلية بإضافة التوت إلى المكونات.

### 3. المراجعة
تتضمن هذه المرحلة اختبار الحل المكيَّف في العالم الحقيقي أو ضمن محاكاة، ثم تقييم نتائجه. وإذا ظهرت آثار غير مرغوب فيها، يُنقَّح الحل وفقًا للملاحظات الجديدة.
فإذا أدّت إضافة التوت مباشرة إلى تغيّر لون الخليط، فقد يستلزم الأمر تعديل الإجراء، مثل تأخير إضافة التوت إلى مرحلة لاحقة.

### 4. الاحتفاظ
في المرحلة الأخيرة، وبعد نجاح الحل، تُخزَّن التجربة الجديدة باعتبارها حالة مستقلة في الذاكرة، بحيث يمكن الاستفادة منها لاحقًا عند مواجهة مشكلات مشابهة. وتُسهم هذه الخطوة في إثراء قاعدة الحالات وتحسين أداء النظام بمرور الوقت.

## النقد

ويقول منتقدو CBR أنه هو النهج الذي يقبل الأدلة القولية كمبدأ التشغيل الرئيسي. بدون بيانات إحصائية ذات الصلة لدعم وتعميم الضمني، ليس هناك ما يضمن أن التعميم هو الصحيح. ومع ذلك، كل المنطق الاستقرائي حيث البيانات شحيحة للغاية بالنسبة لأهمية الإحصائية تستند في جوهرها على الأدلة القولية. وهناك عمل مؤخرا أن يطور CBR ضمن إطار إحصائي والطابع الرسمي الاستدلال القائم على القضية بأنها نوع معين من الاستدلال احتمالي. وبالتالي، يصبح من الممكن لإنتاج التنبؤات القائمة على حالة مجهزة على مستوى معين من الثقة.

## تاريخ هذا النظام
CBR تعود جذورها لعمل روجر شانك وطلابه في جامعة ييل في وقت مبكر 1980s. كان نموذج شانك للذاكرة ديناميكية الأساس لأقرب أنظمة CBR:. CYRUS وIPP مايكل Lebowitz جانيت Kolodner

وتعتمد نظرية الاستنتاج القائم على الحالة CBR على نموذج شانك للذاكرة المتحركة، وكانت الأساس الذي بنيت عليه الأنظمة القديمة للاستنتاج القائم على الحالة: نظام جانيت كولوندر Kolodner's Janet، (CYRUS)، ونظام IPP لمايكل ليبويتز Michael Lebowitz's.

ظهرت مدارس أخرى من CBR والحقول بتحالف وثيق في 1980s، التي وجهت في مواضيع مثل المنطق القانوني، والمنطق القائم على الذاكرة (طريقة التفكير من الأمثلة على أجهزة موازية نطاق واسع)، ومجموعات من CBR مع أساليب التفكير الأخرى. في 1990s، والفائدة في CBR نمت دوليا، كما يتضح من إنشاء مؤتمر دولي حول المنطق القائم على حالة في عام 1995، وكذلك ورش العمل CBR الأخرى الأوروبية والألمانية والبريطانية والإيطالية، و.

وقد أدى التكنولوجيا CBR في نشر عدد من النظم الناجحة، في وقت يجري كلافيير لوكهيد، نظام لزرع بها أجزاء المركبة ليتم خبز في الفرن الحراري الصناعي. وقد استخدم على نطاق واسع في التطبيقات CBR مكتب المساعدة مثل نظام كومباك سمارت وجدت مجال التطبيق الرئيسية في العلوم الصحية.

## المراجع

تصنيف:استنتاج
تصنيف:خوارزميات تصنيف
تصنيف:ذكاء اصطناعي
تصنيف:السبرانيات
تصنيف:منطق استقرائي