Ragionamento basato sui casi: che cos’è il case-based reasoning?

Il ragionamento basato sui casi, in inglese “case-based reasoning (CBR)” è una metodologia di intelligenza artificiale che risolve problemi basandosi su esperienze passate per affrontare le sfide in modo efficiente. Le soluzioni comprovate vengono adattate alla situazione attuale attraverso un processo in quattro fasi. I campi di applicazione classici per il CBR includono sistemi di help-desk e consulenze per terapie mediche.

Che cosa significa ragionamento basato sui casi?

Il ragionamento basato sui casi, o case-based reasoning, è una tecnica di apprendimento automatico nel campo dell’intelligenza artificiale. Questo metodo sfrutta esperienze pregresse per risolvere nuove situazioni simili. Il processo di apprendimento si basa sull’analogia, poiché problemi simili tendono a essere risolvibili in modo analogo. Invece di analizzare ogni problema da zero, il ragionamento basato sui casi attinge a un database di casi già risolti, che funge da riferimento per identificare soluzioni adeguate alle nuove sfide.

Il ragionamento basato sui casi è alla base di una nuova forma di apprendimento automatico, in cui un sistema informatico riesce ad adattarsi a nuove situazioni. Questo approccio trae origine dai lavori di Roger Schank, scienziato della comunicazione e informatico statunitense, che negli anni ‘80 insieme ai suoi studenti si concentrò sullo studio della memoria episodica umana. Dagli studi di ricerca emerse che la risoluzione efficace dei problemi si basa spesso su esperienze di situazioni simili.

Come funziona il ragionamento basato sui casi?

Il ragionamento basato sui casi è un processo articolato in quattro fasi principali:

1. Recupero (retrieve): il sistema CBR, partendo dalla descrizione del problema, ricerca nel database dei casi le esperienze che più somigliano al problema attuale.
2. Riutilizzo (reuse): come soluzione, viene utilizzata quella del caso che presenta la maggiore somiglianza con il problema. Questo primo approccio serve come base per affrontare il nuovo problema.
3. Revisione (revise): in questa fase, la soluzione iniziale viene valutata nel nuovo contesto e, se necessario, adattata alle specifiche condizioni. Il sistema può quindi effettuare correzioni o aggiustamenti.
4. Mantenimento (retain): il nuovo metodo di risoluzione viene memorizzato nel database dei casi per le richieste future. In questo modo si sviluppa un processo di apprendimento incrementale, che potenzia le capacità del sistema ogni volta che un nuovo caso viene risolto.

Quali sono i principali campi di applicazione del ragionamento basato sui casi?

Dato che il ragionamento basato sui casi si basa sul riutilizzo intelligente di soluzioni passate, risulta particolarmente utile in situazioni in cui vi sono schemi ricorrenti riconoscibili e si ripresentano frequentemente sfide simili. Questo processo si presta anche per problemi scarsamente strutturati o descritti in modo incompleto oppure quando mancano conoscenze precise sulle correlazioni di causa-effetto. A differenza di altri sistemi di IA, il CBR necessita di una quantità relativamente ridotta di casi di riferimento. Tra i campi di applicazione tipici troviamo:

• Diagnosi medica: il CBR viene utilizzato per analizzare dati di ogni paziente e confrontarli con casi diagnostici precedenti, per identificare diagnosi potenziali o terapie adeguate.
• Risoluzione dei problemi nei sistemi tecnici: in sistemi di supporto IT e nella manutenzione di impianti e macchinari, il ragionamento basato sui casi aiuta a trovare rapidamente soluzioni ai problemi. Un ampio database di casi consente inoltre di prevenire guasti maggiori.
• Servizio clienti: i sistemi CBR rispondono a richieste di supporto richiamando soluzioni già collaudate.
• Sistemi di consulenza prodotti: nel settore e-commerce, il ragionamento basato sui casi viene utilizzato per suggerire prodotti pertinenti agli interessi della clientela, basandosi su esperienze di acquisto precedenti.

Esistono anche numerosi altri ambiti di applicazione. Per esempio, le istituzioni finanziarie possono servirsi del CBR per prendere decisioni su concessioni di crediti, valutazioni di rischio e strategie di investimento. In ambito giuridico, gli strumenti di CBR permettono di analizzare casi giuridici precedenti per formulare argomentazioni in nuovi casi. Nel settore trasporti e logistica, il ragionamento basato sui casi supporta la pianificazione dei percorsi e l’allocazione delle risorse.

Qual è il ruolo del ragionamento basato sui casi nell’ambito dell’IA?

Nel contesto dell’intelligenza artificiale, il ragionamento basato sui casi svolge un ruolo importante in quanto fornisce una base metodologica per simulare un comportamento di risoluzione dei problemi simile a quello umano. Mentre altre tecniche di IA come le reti neurali si basano sull’elaborazione di grandi quantità di dati, il CBR utilizza esperienze sotto forma di casi precedenti per affrontare nuovi problemi. Il ragionamento basato sui casi consente anche di migliorare continuamente i sistemi di IA, rendendoli più robusti e adattabili, dal momento che il sistema amplia la propria base di conoscenze con ogni nuovo caso.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi del ragionamento basato sui casi?

Il ragionamento basato sui casi presenta numerosi vantaggi, tra cui:

• Efficienza attraverso il riutilizzo delle conoscenze: usare casi precedenti come modello riduce tempi e costi di analisi di ogni nuovo problema, portando a soluzioni più efficienti.
• Capacità di apprendimento: i sistemi CBR migliorano costantemente imparando da nuovi casi e ampliando il proprio database.
• Elevata flessibilità: grazie alla selezione di casi rilevanti, il ragionamento basato sui casi riesce ad adattarsi a contesti e situazioni differenti, trovando applicazione in molti ambiti.
• Spiegabilità: siccome le soluzioni si basano su casi precedenti, il CBR è in grado di fornire spiegazioni trasparenti, un vantaggio importante in settori in cui la tracciabilità delle decisioni è fondamentale.
• Approccio intuitivo: essendo basato su strategie umane di risoluzione dei problemi, il ragionamento basato sui casi rende comprensibile il processo con cui si giunge alle soluzioni.

Tuttavia, i sistemi CBR presentano anche alcuni svantaggi:

• Dipendenza dalla qualità dei dati: l’efficacia di un sistema CBR è fortemente legata alla qualità e alla completezza del database di casi. I casi imprecisi o incompleti possono portare a soluzioni subottimali.
• Problemi di scalabilità: con l’aumentare del database dei casi, il recupero e l’adattamento dei casi può richiedere più tempo, riducendo l’efficienza del sistema.
• Difficoltà di adattamento dei casi: adattare casi precedenti a nuovi problemi può risultare complesso. Sono necessari algoritmi sofisticati per garantire che gli adattamenti siano significativi ed efficaci.
• Rischio di obsolescenza: le soluzioni che hanno avuto successo in passato rischiano di perdere rilevanza nel tempo, soprattutto nei settori in rapida evoluzione. Nel peggiore dei casi, questo porta a proporre soluzioni obsolete.