Definición
El razonamiento basado en casos (Case-based reasoning o CBR en inglés) es un proceso dentro de la inteligencia artificial que se centra en solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Este enfoque utiliza un conjunto de casos previamente resueltos para guiar la solución a un problema no resuelto o poco conocido. Se basa en una estructura de datos que captura las experiencias previas y las utiliza para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Historia del Término
El concepto de CBR fue introducido dentro del campo de la inteligencia artificial en los años 80 por Roger Schank y sus colegas. Se trata de uno de los métodos de razonamiento más antiguos y es una técnica estrechamente relacionada con técnicas empleadas en aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, y forma parte integral de sistemas que dependen de la toma de decisiones basada en experiencias pasadas.
Citas de Expertos
Enric Plaza, investigador en Inteligencia Artificial, ha declarado: «El razonamiento basado en casos es una metodología que permite a los sistemas usar experiencias antiguas en la resolución de nuevos problemas». Esto muestra el valor del CBR como un sistema de almacenamiento y recuperación de conocimientos que puede ser efectivo en diversas aplicaciones de inteligencia artificial.
Ejemplos de aplicación
El razonamiento basado en casos se ha aplicado en una variedad de campos, que van desde la medicina hasta el reconocimiento de patrones y la ingeniería de sistemas. Por ejemplo, en el diagnóstico médico, los médicos pueden usar la CBR para identificar la enfermedad de un paciente comparando sus síntomas con casos anteriores. En la robótica, los robots pueden usar CBR para aprender cómo realizar tareas basándose en cómo se han completado en el pasado.
Consejos de aplicación
Para aplicar de manera efectiva el razonamiento basado en casos, es útil recopilar y mantener una base de datos sólida de problemas resueltos previamente. Adicionalmente, es crucial establecer un método para determinar la similitud entre el nuevo problema y los casos anteriores. En este sentido, se deberían utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para mejorar los resultados generados a través del CBR.
Tendencias Actuales
En la actualidad, se está utilizando más el razonamiento basado en casos en combinación con otras técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo para crear soluciones más completas y sofisticadas. Dado el auge de la recopilación masiva de datos, la necesidad de utilizar el CBR para filtrar y aplicar esta información de manera efectiva está impulsando su adopción en una variedad de aplicaciones.
Perspectivas
Las futuras direcciones de la aplicación del razonamiento basado en casos en la inteligencia artificial incluyen su combinación con técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, en particular para mejorar la capacidad de los sistemas para aprender de la experiencia. También se espera que la CBR juegue un papel importante en el desarrollo de sistemas inteligentes para sectores como la medicina y la ingeniería de sistemas.
