Resuminho Raciocíno Baseado em Casos

Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma técnica de Inteligência Artificial (IA) que reproduz aspectos da cognição humana para resolver problemas especialistas.
O ato de relembrar um episódio anterior é simulado em um sistema de RBC por meio da comparação de um novo problema com um conjunto de casos do mesmo tipo. Este conjunto chama-se Base de Casos. A comparação é efetuada através da avaliação de similaridade entre o novo episódio com os contidos na base de casos. A avaliação de similaridade é executada ao nível dos índices. Os casos mais similares são recuperados. Uma fase de seleção determina qual o caso mais útil completando o ato de relembrar.
O raciocínio humano reproduzido no sistema de RBC é a analogia e há dois pressupostos que fundamentam o emprego deste raciocínio (Leake, 1996): “ Os problemas similares têm soluções similares; e os tipos de problemas se repetem.” reutilizar, revisar e reter. Estas etapas conduzem e orientam o raciocínio empregado por um sistema RBC que é desempenhado através dos casos. Autores como Watson (1997) e Aamodt & Plaza (1994) referem-se a estas etapas como o ciclo do RBC. Outros autores como Kolodner & Leake (1996) referem-se ao ciclo de RBC através das tarefas de recuperar, propor, criticar, justificar, avaliar, adaptar e armazenar.
Recuperar é o processo de retornar um ou mais casos da base de casos em resultado à comparação de um novo caso (caso alvo) com cada um dos casos da base (casos candidatos). Esta comparação é feita através de uma avaliação de similaridade. O resultado desta comparação é a seleção de um caso (ou uma combinação de casos) que sugere uma solução ao caso alvo.
Reutilizar é a etapa pertinente ao aproveitamento do conteúdo presente no caso recuperado (adaptado ou não) no sentido de resolver o caso alvo. Na etapa revisar, a solução proposta é avaliada. Reter refere-se à adição desta nova experiência ou das experiências que inicialmente compõem a memória de conhecimento, podendo a adição de novos