الاستدلال القائم على الحالة (CBR)
الاستدلال القائم على الحالة (CBR) هي تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) الشائعة المستخدمة لحل المشكلات الجديدة بناءً على الخبرة السابقة. إنه نوع من التعلم الآلي يعتمد على التفكير القياسي، وهي عملية إيجاد أوجه التشابه بين المواقف الماضية والمواقف الجديدة. تعمل CBR من خلال استرجاع الحالات المماثلة من الماضي وتكييفها مع الوضع الحالي لاتخاذ قرار أو حل مشكلة. وتستمد هذه التقنية من نهج حل المشكلات البشرية، حيث يعتمد الناس في كثير من الأحيان على الخبرة السابقة لاتخاذ القرارات في المواقف الجديدة. CBR هو نوع من التعلم الآلي يعتمد على فكرة أن المشكلات المتشابهة لها حلول مماثلة، ويستخدم هذا التشابه لإيجاد حلول لمشاكل جديدة.
عملية الاستدلال القائمة على الحالة
تتضمن عملية CBR عادة أربع خطوات رئيسية: الاسترجاع، وإعادة الاستخدام، والمراجعة، والاحتفاظ.
- يبحث: الخطوة الأولى في عملية CBR هي استرجاع الحالات ذات الصلة من مكتبة الحالات. يتضمن ذلك البحث في المكتبة عن حالات مشابهة للمشكلة الحالية. الهدف هو تحديد الحالات الأقرب قدر الإمكان إلى المشكلة المطروحة، لأن هذه الحالات هي الأكثر احتمالا لتوفير معلومات مفيدة. في بعض الحالات، قد تتضمن خطوة الاسترجاع استخدام عمليات البحث بالكلمات الرئيسية أو أشكال أخرى من استخراج البيانات لتحديد الحالات ذات الصلة.
- إعادة الاستخدام:بمجرد استرجاع الحالات ذات الصلة، فإن الخطوة التالية هي إعادة استخدامها لحل المشكلة الحالية. ويتضمن ذلك تكييف الحلول المستخدمة في الحالات الماضية لتناسب المشاكل الحالية. الهدف هو إيجاد حل مشابه بما يكفي لحالات الماضي ليكون فعالاً، ولكن مختلف بما يكفي لمعالجة الجوانب الفريدة للمشكلة الحالية. قد تتضمن هذه الخطوة اختيار حالة واحدة أو أكثر من الحالات السابقة كنقطة بداية للحل، أو قد تتضمن الجمع بين عناصر من حالات سابقة متعددة لإنشاء حل جديد.
- يراجع:بمجرد تطوير حل باستخدام الحالات السابقة، فإن الخطوة التالية هي تعديله ليناسب المشكلة الحالية بشكل أفضل. وقد يتضمن ذلك تعديل الحل استنادًا إلى تعليقات المستخدم أو المعلومات الجديدة المتاحة. الهدف هو تحسين الحل بحيث يحل المشكلة المطروحة بأكبر قدر ممكن من الفعالية. في بعض الحالات، قد تتضمن خطوة المراجعة استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحسين الحل.
- احتياطي: الخطوة الأخيرة في عملية CBR هي الاحتفاظ بالحل الذي تم تطويره حديثًا للاستخدام في المستقبل. يتضمن ذلك إضافة الحالة الجديدة إلى قاعدة الحالة حتى يمكن استخدامها في خطوة استرجاع المشكلات المستقبلية. الهدف هو تحسين جودة قاعدة الحالة وفعالية عملية إعادة التأهيل المجتمعي بشكل مستمر بمرور الوقت. وقد تتضمن خطوة الاحتفاظ أيضًا استخدام أدوات إدارة المعرفة للمساعدة في تنظيم قاعدة الحالة والحفاظ عليها.
مقارنة مع طرق أخرى
يمكن مقارنة التفكير القائم على الحالة في التعلم الآلي بطرق حل المشكلات الأخرى على النحو التالي:
- نظام قائم على القواعد:تُعد الأنظمة القائمة على القواعد نهجًا شائعًا لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي. على عكس CBR، تعتمد الأنظمة القائمة على القواعد على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا لحل المشكلات. غالبًا ما يتم إنشاء هذه القواعد بواسطة خبراء بشريين وقد لا تكون قادرة على التعامل مع المواقف الجديدة أو غير المتوقعة. ومن ناحية أخرى، يمكن لـ CBR أن تتكيف مع المواقف الجديدة من خلال إعادة استخدام الحلول السابقة.
- شجرة القرار:شجرة القرار هي خوارزمية تستخدم في التعلم الآلي واستخراج البيانات لحل مشاكل التصنيف. تعمل أشجار القرار عن طريق تقسيم البيانات بشكل متكرر استنادًا إلى معايير مختلفة حتى يتم التوصل إلى القرار النهائي. من ناحية أخرى، تعتمد CBR على الحالات السابقة لحل المشكلات بدلاً من إنشاء شجرة قرار من البيانات.
- الشبكات العصبية:الشبكة العصبية هي خوارزمية تعلُّم آلي يمكنها التعلم من البيانات السابقة وإجراء تنبؤات بناءً على تلك البيانات. الشبكات العصبية مناسبة جدًا لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. من ناحية أخرى، فإن CBR أكثر ملاءمة للمهام التي تتطلب التكيف مع المواقف الجديدة بناءً على الخبرة.
مزايا وتحديات التفكير القائم على الحالة
مزايا التفكير القائم على الحالة في التعلم الآلي:
- إمكانية إعادة الاستخدام: يمكن لأنظمة CBR إعادة استخدام الحلول السابقة لمشاكل مماثلة، مما قد يوفر الوقت والجهد مقارنة بتطوير الحلول من الصفر.
- القدرة على التكيف: يمكن لأنظمة إعادة التأهيل المجتمعي أن تتكيف مع المواقف أو الظروف المتغيرة من خلال اختيار الحالات ذات الصلة وتعديلها.
- يشرح: يمكن لأنظمة CBR تقديم تفسيرات لحلولها استنادًا إلى حالات مماثلة تم استردادها.
- يذاكر:يمكن لأنظمة إعادة التأهيل المجتمعي أن تتعلم من الحالات الجديدة وتحسن قاعدة المعرفة الخاصة بها بمرور الوقت.
تحديات التفكير القائم على الحالة في التعلم الآلي:
- وتظهر الحالة ما يلي: تعتمد جودة CBR على دقة واكتمال الحالات المستخدمة لحل المشكلة. إذا لم يتم تمثيل القضية بشكل جيد، فقد يؤدي ذلك إلى حلول خاطئة.
- البحث عن القضية: يعتمد نجاح نظام CBR على القدرة على استرجاع الحالات ذات الصلة من قاعدة الحالات. إذا كانت عملية الاسترجاع غير فعالة أو غير فعالة، فقد تؤدي إلى حل ضعيف.
- يتكيف:قد يكون تكييف الحالات المستردة مع مجالات المشكلات الجديدة أمرًا صعبًا لأن الحالات المستردة قد لا تتطابق تمامًا مع المشكلة الجديدة.
- قابلية التوسع:مع نمو حجم قاعدة الحالات، قد يصبح الوقت المطلوب لاسترجاع الحالات وتعديلها طويلاً، مما قد يؤثر على كفاءة النظام.
تطبيقات التفكير القائم على الحالة
وقد تم تطبيقه في مجالات مختلفة منها:
- القرارات المالية: يمكن استخدام أنظمة CBR في المؤسسات المالية للمساعدة في اتخاذ القرارات بشأن الموافقات على القروض وتقييم المخاطر واستراتيجيات الاستثمار من خلال مقارنة الحالات السابقة بالمواقف الحالية.
- الاستدلال القانوني:يمكن استخدام التفكير القائم على القضايا في أنظمة التعلم الآلي في المجال القانوني للمساعدة في البحث في القضايا القانونية وإعداد الحجج القانونية من خلال استرجاع وتكييف القضايا ذات القضايا القانونية المماثلة.
- النقل والخدمات اللوجستية: يمكن استخدام أنظمة CBR في النقل والخدمات اللوجستية لتحسين التوجيه والجدولة وتخصيص الموارد من خلال التعلم من الحالات السابقة.
مراجع
【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/