Inside Case-Based Explanation (Artificial Intelligence Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:1994-05-01

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805810288

丛书系列:

图书标签:

Case-Based Reasoning
Explanation
Artificial Intelligence
Machine Learning
Knowledge Representation
Cognitive Systems
AI
Reasoning
Problem Solving
Decision Support

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具体描述

This book is the third volume in a series that provides a hands-on perspective on the evolving theories associated with Roger Schank and his students. The primary focus of this volume is on constructing explanations. All of the chapters relate to the problem of building computer programs that can develop hypotheses about what might have caused an observed event. Because most researchers in natural language processing don't really want to work on inference, memory, and learning issues, most of their sample text fragments are chosen carefully to de-emphasize the need for non text-related reasoning. The ability to come up with hypotheses about what is really going on in a story is a hallmark of human intelligence. The biggest difference between truly intelligent readers and less intelligent ones is the extent to which the reader can go beyond merely understanding the explicit statements being communicated. Achieving a creative level of understanding means developing hypotheses about questions for which there may be no conclusively correct answer at all. The focus of the lab, during the period documented in this book, was to work on getting a computer program to do that. The volume adopts a case-based approach to the construction of explanations which suggests that the main steps in the process of explaining a given anomaly are as follows: * Retrieve an explanation that might be relevant to the anomaly. * Evaluate whether the retrieved explanation makes sense when applied to the current anomaly. * Adapt the explanation to produce a new variant that fits better if the retrieved explanation doesn't fit the anomaly perfectly.

《案例推理及其在人工智能中的深远影响》本书深入探讨了人工智能领域一个至关重要且历久弥新的分支——案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）。CBR是一种模仿人类解决问题方式的计算方法，它不依赖于抽象的规则或模型，而是通过检索、适应和评价过去解决问题的“案例”来应对新的挑战。这种方法论以其直观性、灵活性和在处理不确定性及新兴问题时的强大能力，在人工智能研究和应用中占据着独特的地位。第一部分：案例推理的理论基石本书的第一部分将奠定案例推理坚实的理论基础，剖析其核心概念、关键组件以及支撑其运作的内在逻辑。案例的本质与表征：我们将首先界定“案例”在CBR语境下的具体含义。案例不仅仅是简单的历史记录，而是包含了一个问题的描述、解决该问题的过程以及最终达成的解决方案。本书将详细阐述不同类型的案例表征方法，包括结构化表征（如属性-值对、对象）、非结构化表征（如文本、图像）以及混合表征。理解案例的恰当表征方式是CBR系统能否有效运作的关键，它直接影响到案例的检索效率和适应能力。我们将探讨如何通过特征工程、语义建模以及利用本体论等技术，构建丰富且有意义的案例库。核心的四个过程：案例推理的运作可以被分解为四个核心过程：检索（Retrieve）、重用（Reuse）、修订（Revise）和保留（Retain）。检索（Retrieve）：这是CBR的起点，目标是找到与当前新问题最相似的过去案例。本书将详细介绍各种检索策略，包括基于相似度度量的检索（如欧氏距离、余弦相似度、Jaccard相似度），基于索引的检索（如k-d树、R-树），以及利用机器学习技术（如度量学习）来优化相似度计算。我们还将讨论如何处理案例库的规模问题，以及如何设计高效的索引结构来加速检索过程，尤其是在面对海量案例时。重用（Reuse）：一旦找到了最相关的案例，CBR系统就需要将其解决方案“重用”到新问题上。然而，直接套用往往是不够的，因为新问题与旧案例之间总会存在差异。本部分将深入探讨重用策略，包括直接复制、组合、删除、添加等基本操作，以及更复杂的知识迁移和推理技术。我们将分析如何识别案例解决方案中的关键元素，并将其映射到新问题的上下文。修订（Revise）：当重用策略不足以完全解决新问题时，就需要进行修订。这通常涉及对旧解决方案进行修改，以使其适应新问题的具体需求。本书将介绍多种修订技术，包括基于规则的修正、启发式搜索、利用规划技术进行调整，以及结合机器学习模型来自动化修订过程。我们还将探讨如何评估修订后的解决方案的有效性，并为用户提供反馈机制。保留（Retain）： CBR系统通过不断学习新经验来成长。当一个新问题被成功解决后，其过程和结果就可能被添加到案例库中，成为未来解决问题的宝贵财富。本部分将深入讨论案例的添加、删除、更新和归档策略。我们将分析如何确定一个解决方案是否值得被保留，如何避免冗余案例的产生，以及如何进行案例库的维护和优化，以确保其质量和效率。案例推理的优势与局限：案例推理之所以吸引人，在于其显著的优势。本书将详细阐述这些优势，包括：易于理解和解释：案例推理的解决方案是基于具体事例的，因此更容易被人类用户理解和信任，这对于需要高透明度的领域尤为重要。处理不确定性：在数据不完整、信息模糊或规则难以明确定义的情况下，CBR能够通过借鉴历史经验来做出合理的判断。学习与适应性： CBR系统能够通过不断积累案例来提升其性能，从而适应不断变化的环境和新的挑战。知识获取的简化：相较于构建复杂的规则系统，获取和维护案例库可能更为直接，尤其是在领域专家能够提供丰富案例的情况下。同时，我们也必须客观地认识到CBR的局限性，例如：案例库的质量和覆盖率：案例库的质量直接影响CBR系统的性能，如果案例不足或存在偏差，则可能导致错误的推理。检索效率的挑战：随着案例库规模的增长，检索效率可能成为瓶颈，需要精心设计的索引和检索算法。适应性操作的复杂性：对于高度复杂的问题，案例的适应和修订可能需要高级的推理能力，难以完全自动化。第二部分：案例推理在人工智能领域的应用在理论基础之上，本书的第二部分将聚焦于案例推理在人工智能不同领域的实际应用，展示其强大的实践价值。诊断与故障排除：在医疗诊断、设备故障排除等领域，CBR能够通过检索相似的病症案例或故障记录，为新的诊断或故障提供依据。本书将探讨如何构建医疗案例库，如何设计相似度度量来匹配症状，以及如何利用CBR来辅助医生制定治疗方案。在工业维护领域，CBR可以帮助工程师快速定位设备故障的原因，并推荐已知的解决方案。法律与司法推理：法律体系在很大程度上是建立在先例之上的。CBR非常适合模拟法律推理过程，通过检索相似的法律案例，来预测新案件的判决结果或为辩护策略提供参考。我们将讨论如何表征法律事实和判决，如何构建法律案例库，以及如何利用CBR来支持法律专业人士。客户服务与技术支持：在客户服务领域，CBR可以被用于构建智能的问答系统或故障排除助手。当客户提出问题时，系统可以检索相似的常见问题及解答，或者根据客户描述的问题，找到相似的故障案例并提供解决方案。这将极大地提高客户服务的效率和满意度。设计与创造性任务： CBR不仅适用于解决已知问题，也能在设计和创造性领域发挥作用。例如，在建筑设计、产品设计或艺术创作中，CBR可以检索历史设计案例，并将其元素进行组合和修改，生成新的设计方案。本书将探讨如何表征设计元素，以及如何利用CBR来辅助设计过程。个性化推荐系统：案例推理的思想也可以应用于构建个性化推荐系统。用户的历史偏好和行为可以被视为“案例”，当用户有新的兴趣或需求时，系统可以通过检索相似的“用户案例”，来预测用户可能喜欢的物品或内容。教育与培训：在教育领域，CBR可以用于构建智能辅导系统。当学生遇到问题时，系统可以检索相似的学生案例，识别学生可能存在的知识盲点，并提供个性化的指导和练习。第三部分：案例推理的未来发展与前沿研究本书的第三部分将展望案例推理的未来发展方向，探讨其与新兴人工智能技术的融合，以及可能的研究前沿。案例推理与机器学习的融合： CBR与机器学习的结合是当前研究的热点。机器学习技术可以用于优化案例的检索、适应和评估过程。例如，使用深度学习来学习案例的表征，或者利用强化学习来训练案例适应策略。本书将深入探讨这些融合的潜力，以及可能面临的挑战。大规模案例库的管理与推理：随着数据量的爆炸式增长，如何高效地管理和利用海量案例库成为一个重要课题。本书将讨论分布式CBR系统、云计算在案例存储和处理中的作用，以及如何设计面向大规模数据的案例推理算法。解释性案例推理：尽管CBR本身具有一定的解释性，但进一步提升其解释能力，使其能够清晰地阐述推理过程和解决方案的依据，将有助于增强用户对其的信任。本书将探讨如何设计更具解释性的CBR系统。跨领域案例推理：如何将在一个领域积累的案例知识迁移到另一个不同但相关的领域，是CBR面临的一个重要挑战。本书将讨论迁移学习、领域自适应等技术在跨领域案例推理中的应用。伦理与社会影响：任何强大的人工智能技术都伴随着伦理和社会影响的考量。本书将探讨案例推理在隐私保护、偏见抑制、以及负责任的人工智能等方面的潜在问题，并思考如何规避风险。结语《案例推理及其在人工智能中的深远影响》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的案例推理知识体系。通过对理论基础的细致解析、对实际应用的广泛探讨以及对未来发展的积极展望，本书将帮助研究者、开发者以及对人工智能感兴趣的读者，深刻理解案例推理的核心价值，并启发他们在各自的研究和实践中，有效运用这一强大的人工智能范式。案例推理以其独特的魅力，持续为人工智能的发展注入新的活力。