事例ベース推論
事例ベース推論は自動推論のための4段階のプロセスとして定式化された。
検索: 問題が与えられると、記憶の中からそれを解くのにふさわしい事例を検索する。1つの事例は、問題とその解法からなり、その解法がどのようにして導き出されたかという注釈があるのが一般的である。例えば、フレッドがブルーベリーパンケーキを作ろうとしているとする。初心者の場合、彼が思い出せる最もふさわしい事例は普通のパンケーキをうまく作った記憶である。パンケーキの作り方とその中の数々の判断の根拠がフレッドの検索した事例ということになる。
再利用: 検索された事例から与えられた問題の解法へのマッピングを行う。新しい状況に合うよう、解法を適用される必要があるかもしれない。パンケーキの例で言えば、フレッドは検索した事例にブルーベリーをどう追加するかを考えなければならない。
修正: マッピングができたら、その新しい解法を実際に(あるいはシミュレーションで)試して、必要ならば改良を加える。例えば、フレッドはブルーベリーをバターに混ぜることにしたとする。すると予期しない副作用としてバターが青くなった。それを踏まえると、バターをフライパンに投入してからブルーベリーを混ぜるという改良/修正に至る。
記憶: 新たな問題にうまく適応した解法が得られたら、その経験を新たな事例として記憶する。フレッドはあらたにブルーベリーパンケーキのレシピを記憶し、将来のパンケーキ作りにその事例を生かすことができる。