Hallgatói Esszék
ELTE, MI-sáv
Tudásalapú technológia c. tárgy

Hibrid esetalapú következtető rendszerek

Készítették: 	Guth Lóránt és Molnár András
			V. éves hallgatók

Lektorálta: 	Sántáné-Tóth Edit
			vendégelőadó	

       
Budapest, 2002. november

A következő ismertetés a 
Cynthia Marling, Mohammed Sqalli, Edwina Rissland, Hector Muńoz-Avila, David Aha, “Case-Based Reasoning Integrations”, AI Magazine, Spring 2002, pp. 69-86.
dolgozat alapján készült.
1.	Az esetalapú következtetés (CBR)
Az esetalapú következtetés (Case-based reasoning, CBR) lényege, hogy új problémák megoldásához, illetve új esetek értelmezéséhez már korábban feldolgozott eseteket alapul véve jutunk el (Kolodner, 1993). Számos megoldott problémát, esetet eltárolunk, s ha ezek között az újonnan megoldandó problémához – bizonyos szempontok szerint – hasonlót találunk, akkor azt adaptálva állítjuk elő a megoldást.
E következtetési módnak alapvetően két fajtáját különböztetjük meg: az interpretatív (értelmező) és a problémamegoldó esetalapú következtetést (interpretative and problem-solving CBR). Az interpretatív a korábbi eseteket precedensként kezeli, azokra hivatkozva készíti el a felmerülő eset elemzését, magyarázatát. Az egyik legrégebbi ilyen rendszer a hypo (Rissland, Valcare, Ashley 1984), amely jogászok érvelését modellezi. A másik mód, a problémamegoldó következtetés ellenben egy korábbi megoldást (gyakran tervet) alakít át, adaptál az új körülményekhez, az új feladat feltételeihez. Ezen belül is kétféle lehetőség van: közvetlenül felhasználni a korábbi megoldást, kisebb-nagyobb átalakításokkal (ez az ún. transzformációs problémamegoldó CBR), vagy a korábbi probléma megoldása során alkalmazott műveleteket, módszereket lehet újra használni (derivációs problémamegoldó CBR). A chef nevű rendszer (Hammond 1986) például problémamegoldó CBR-t használ, s korábbi ételreceptek alapján újakat készít.
Egy esetalapú következtető rendszernek a következő lépéseket kell végrehajtania egy probléma megoldása, illetve eset interpretálása során:
1.)	Az új eset vagy feladat elemzése;
2.)	Releváns esetek kikeresése az esetbázisból (esetkönyvtárból);
3.)	A kikeresett esetek rangsorolása valamilyen hasonlósági metrika alapján, majd ez alapján az új feladat szempontjából a legjobb(ak) kiválasztása;
4.)	Az új feladat megoldása a kiválasztott eset(ek) alapján;
5.)	Az előállított megoldás elemzése, tesztelése;
6.)	Esetenként az újonnan megoldott feladat felvétele az esetbázisba (az előállított megoldással együtt).
Bár nem nevezhető igazi CBR rendszernek egy olyan, mely csupán az 1.) – 3.) lépéseket végzi el, számos alkalmazásnál ez is hasznos, kiegészítve más technikákkal. Az ilyen “gyenge” esetalapú rendszereket CBr-rel szokás jelölni.
A fenti lépések tükrében a legfontosabb elemek egy esetalapú következtető rendszerre nézve az alábbiak:
•	hogyan indexeli az esetbázist, hogyan keres a korábbi esetek között,
•	mi alapján hasonlítja össze az eseteket; hogyan “méri”, hogy mennyire hasonlít a felmerülő új eset egy korábbihoz,
•	hogyan oldja meg a problémát a kiválasztott korábbi eset(ek) alapján (az interpretatív következtetés pl. értelmez, érveket keres; a problémamegoldó pedig új tervet hoz létre a korábbi módosításával, vagy módszereinek újrafelhasználásával).
2.	Esetalapú következtetés; integrált rendszerek
Az esetalapú következtetés önmagában is jól megállja a helyét. Számos érv szól viszont hibrid rendszerek létrehozása mellett, az esetalapú technikát egyéb következtetési, számítási módszerekkel kombinálva. A kutatók arra jutottak, hogy így bizonyos alkalmazási területeken a problémakörről rendelkezésre álló szakismeret pontosabban modellezhető; az esetalapú módszer kompenzálhatja azt, hogy nincs teljes formális modellje egy-egy problémakörnek. Egyszerűsíti az ismeretek megszerzését is, sőt gyakran a megoldás minőségét, illetve a megoldó program futási idejét is javítja. A különböző következtetési módok ügyes összeépítése lehetőséget ad az egyes módszerek előnyeinek kihasználására, míg a hagyományos, egyetlen módszert alkalmazó következtető rendszereknél az alkalmazott módszer előnyeivel együtt annak minden hátrányával kell számolni.
Hibrid rendszert sokféleképpen lehet építeni. Esetalapú technikába beágyazható más technika, vagy fordítva, illetve használható például más módszerek inicializálására. Összeépíthető szabályalapú, modellalapú következtetéssel; korlátozás-kielégítési, tervgenerálási, valamint egyéb feladatok megoldásának módszereivel. Sőt, van olyan rendszer, amelyben kétféle esetalapú következtetés van egymásba ágyazva.
A hibrid rendszerek többsége a 90-es években készült, számos alkalmazási területre. Létezik hibrid rendszer gyógyászati, jogi, ipari, mérnöki, építészeti, logisztikai, katasztrófavédelmi, katonai alkalmazásokra. Ezeken kívül még készültek zenei, beszédszintetizáló, menütervező, hálózati hibaelhárító, konfigurációtervező és egyéb, továbbá tárgyterület-független hibrid esetalapú rendszerek is. Legjobban az érvelést, interpretációt, tervezést, tervgenerálást, illetve krónikus betegségek kezelését segítik a hibrid technikák.
A következő alfejezetekben ilyen rendszereket tekintünk át, a szerint csoportosítva, hogy az esetalapú következtetés mellett mely következtető módszert vagy számítási modellt alkalmazzák.
2.1.	Szabályalapú következtetés (RBR)
A szabályalapú következtetés (Rule Based Reasoning, RBR) olyan általános problémamegoldó módszer, amely a kiindulási információhalmazból szabályok egymás utáni alkalmazásával új tényeket következtet ki, így haladva a megoldás felé.
A gyakorlatban előforduló rendszereket két csoportba szokás sorolni bizonyos, a szabályokra vonatkozó formai megkötések alapján: az előre és a visszafelé következtető rendszerek csoportjába. Ezek működése alapvetően hasonló: a következtető gép a legmegfelelőbb szabályt alkalmazza az aktuális tények ismeretében, míg célhoz nem ér. A szabályok halmaza egy ún. ismeretbázist alkot, melynek elemei “ha …, akkor …” alakú szabályok. A kiindulási információ és a kikövetkeztetett tények a munkaterületen tárolódnak. Gyakran magyarázó felülettel is ellátják az ilyen programokat, hiszen a felhasználó általában arra kíváncsi, hogy milyen lépésekben jutottunk el a megoldáshoz és hogy mi indokolja ezeket a lépéseket. 
A szabályalapú rendszerek alappillérei a szabályok. Ezek kis információmennyiséget (“ismeretdarabkákat”) hordoznak és emiatt nagyon jól kombinálhatóak egymással. Fontos, hogy a szabályok rögzítettek már a rendszer futása előtt. Emiatt leginkább általános érvényű ismeret leírására használhatjuk e módszert. Ezzel szemben az esetalapú rendszerek nagyobb, teljesebb ismeretdarabkákat írnak le. Az esetek egyezőségének kiderítésére hasonlósági metrikákat használnak, amelyek parciális egyezést is megengednek, szemben a szabályalapú módszerrel, ahol csak pontos egyezés esetén történik illesztés.
A két módszer ötvözését az motiválja, hogy az emberi gondolkodáshoz mindkettő nagyon közel áll és a gyakorlatban előforduló problémák jól megfogalmazhatóak segítségükkel. Például, ha egy középiskolás el akarja kérni a családi autót, hogy azzal menjen moziba, és a szülők nem akarják odaadni, akkor múltbeli eseteket kell felhoznia, hogy megvédje álláspontját. Az ügyvédek munkája talán még inkább ezt mutatja: a jogrendszer szabályokat fogalmaz meg. Ezek alapján azonban nem mindig lehet egyértelműen dönteni; ilyenkor itt is múltbeli eseteket, precedenseket kell keresni.
Az figyelhető meg, hogy a szabályokkal általános irányelveket fogalmazunk meg és ebből adódóan értelmük gyakran homályos, magyarázatra szorul. Az esetek pedig éppen ezt a gyengeséget küszöbölik ki azzal, hogy konkrét kivételeket fogalmazhatnak meg. Másik fontos előnyük, hogy a hosszú következtetési eljárás helyett gyakran azonnali eredménnyel szolgálnak, amennyiben az esetbázis tartalmaz hasonló esetet. Ezt világítja meg a következő példa is. Tegyük fel, hogy adott a következő szabály: “A parkba járművel behajtani tilos.” A problémát egyrészt a “jármű” fogalma okozza, hiszen pl. egy bicikli is lehet jármű, de vele nyilvánvalóan behajthatunk a parkba. A másik kérdés, hogy a szabály teljesen általános érvényű-e. Azaz, hogy egy tűzoltóautónak is tilos behajtani, amikor tűz van? Szabályokkal nagyon nehéz megfogalmazni a fenti feltételeket úgy, hogy azok maradéktalanul jók legyenek, a kivételeket ezért esetek írják le. A szabályok biztosítják azt is, hogy ne kelljen minden járműhöz külön esetet létrehozni.
A szabályalapú módszerekkel kiegészített esetalapú rendszerek nagy népszerűségnek örvendenek: használták már a legelső, klasszikusnak számító orvosi rendszerekben is, mint pl. a mycin-ben, de az xcon VAX-konfigurátor és a prospector olajkutató rendszer is ilyennel volt ellátva. Megbízhatóságát bizonyítja, hogy egészségügyi alkalmazásoknál még ma is előszeretettel alkalmazzák: egy 1998-ban indult projekt, a carepartner rákos betegek csontvelő átültetés utáni utókezelési programjának megtervezését célozta meg. A szakemberek esetekkel írták le a korábban sikeresen kezelt betegek kezelési módját, szabályokkal pedig a jól bevált, hagyományos módszereket. Érdekesség, hogy információ-visszakeresést is alkalmaztak, mert jó néhány dokumentumot nem lehetett szabályok formájában megfogalmazni.
Előszeretettel használják a – főleg interpretív – CBR-t jogi alkalmazásoknál is. Erre jó példa a cabaret (Rissland and Skalak, 1991). A cabaret főbb részei: egy eset- és egy szabályalapú következtető gép, a hozzájuk kapcsolódó monitor modulok, valamint egy irányító egység. Működési elve a következő: a CBR és RBR modulok által kikövetkeztetett tényekből a monitorok megfigyeléseket tesznek, ezek pedig a vezérlő működését befolyásolják. A cabaret négy információforrást használ fel: a CBR és RBR ismeretbázisokon kívül tartomány-független és tartományfüggő (elsősorban a modulok hierarchiájára jellemző) vezérlőszabályokat. Ilyenek például: ha az egyik következtetési mód nem ad jó eredményt, akkor a másikkal próbálkozik; vagy ha az egyik módszer eredményre vezet, akkor le kell ellenőrizni a másikkal is, hogy megállja-e a helyét. A cabaret érezhetően egyenrangúan kezeli a két módszert. További jogi rendszerek a grebe (Branting, 1991) és az ikbals (Zeleznikov, Vossos and Hunter, 1994). Ez utóbbit még információ-visszakereső modullal is ellátták.
Érdekes próbálkozás az anapron (Golding and Rosenbloom, 1991) nevű rendszer, ami amerikai vezetéknevek kiejtésére szolgál. A pontosság érdekében a szabályok itt is a főbb irányvonalakat írják le, míg a kivételeket az esetek kezelik. A camper-t (Marling and Stering, 1998) napi menük összeállítására fejlesztették ki. Egy menü megtervezésekor több szempontot is figyelembe kell venni: legyen finom, tápláló, biztosítson minden fontos ásványi anyagot, egészséges legyen, árban is megfeleljen az elvárásoknak stb. 
Először lineáris programozással próbálták megközelíteni a problémát, de az első két kritériumnak nem feleltek meg az így kapott menük. Egy későbbi rendszer, a julia (Hinrichs, 1992), ami egy CBR-CSP hibrid (ld. a következő alfejezetet), már elfogadható menüket készített, amelyek viszont bizonyos táplálkozási feltételeknek nem feleltek meg. A camper készítői ezért egy táplálkozástudós ismereteit írták le szabályok alakjában. A CBR továbbra is egy kezdeti menü generálására szolgált, amit az RBR finomított tovább.
2.2.	Korlátozás-kielégítési problémák (CSP)
Az ún. korlátozás-kielégítési problémák (Constraint Satisfaction Problem, CSP) lényege, hogy adott változóknak megfelelő értékeket kell keresni úgy, hogy ezen értékekre előírt relációk, korlátozások (megszorítások, kényszerek) teljesüljenek. Ilyen például a térképszínezési probléma, melynek célja a régiók (mondjuk pirosra, zöldre és kékre) színezése úgy, hogy a szomszédosak nem lehetnek azonos színűek. Az egyes régiók színei a változók; ezek értékei keresendők, a korlátozásokat pedig a határvonalak adják, “nem egyenlő” relációkként. A CSP-k gráffal ábrázolhatók: a csúcsok a változóknak, az élek a korlátozásoknak felelnek meg. Az élek a két végpontváltozóra vonatkozó korlátozással címkézettek. A csúcsok címkéi a változók értékei, melyek a probléma megoldásakor állnak elő – már amennyiben az megoldható.
A CSP modell előnye, hogy természetes, deklaratív, jól és egyszerűen formalizálható vele számos probléma – mégpedig alkalmazási területtől függetlenül, absztrakt módon. Másik előnye, hogy e reprezentációhoz léteznek ismert, általános megoldó módszerek is, melyek alapvetően keresésre és következtetésre épülnek. Számos területen eredménnyel alkalmazzák is ezeket, ilyen például a tervezés, konfiguráció, hibakeresés, verifikáció, grafika, döntéstámogatás, erőforrás-kezelés.
Az esetalapú következtetésben a legnehezebbnek az adaptációs lépés bizonyult. Már a kezdetekkor úgy tűnt, hogy ez a probléma leginkább a CSP modell segítségével kezelhető. Az esetalapú következtető, illetve hibrid CSP-CBR rendszerek egyik előfutára a 80-as évek elején készült ceg (Constrained Example Generation; Rissland and Solway, 1980). Ez matematikai példákat és ellenpéldákat generált, melyekre előre adott korlátozások érvényesültek. Működése során korábbi hasonló példákat vett figyelembe, melyekre az új korlátozások közül jó néhány már teljesült. Így a CSP megoldásához csupán a még nem teljesülő korlátozásokat kellett kielégíteni, a korábbi példa megfelelő módosításával. A ceg tesztelése, használata során találkoztak viszont olyan feladatokkal, melyek bonyolultsága teljesen általános módszert követelt meg, így kezelésükre jobb eszköz maradt a tiszta CSP. Később azonban ennek fényében készültek hasonló elven működő rendszerek, mind általános célra, mind konkrétabb alkalmazási területre. Legrégibbek közülük a cadsyn (Maher és Zhang, 1991) és a julia (Hinrichs, 1992). A julia étrendek tervezését segíti, a cadsyn pedig épületszerkezeteket tervez, korábbi kész tervek módosításával, a tervezési előírásokat, mint korlátozásokat betartva. 
Szintén építészeti területre készült a cadre (Faltings 1996, Hua and Faltings 1993), és az idiom (Smith, Lottaz and Faltings, 1995). A cadre alaprajzterveket készít, a tervezőkkel együttműködve. A korlátozások numerikus relációkat jelentenek, és az adaptációs keresési tér méretének csökkentésére szolgálnak. Kétféle adaptáció van: dimenzionális (ekkor csak bizonyos méretek változnak a korábbi terven) és topológiai (ilyenkor a falak, helyiségek száma, elrendezése is változik). A rendszer a korlátozások rendszerét egyszerűsíti, bizonyos korlátozások kielégítését teljesíti, majd utána a felhasználó is részt vesz – interaktív módon – a megmaradt követelmények teljesítésében. A cadre-t valós bonyolultságú feladatokon is tesztelték.
Az idiom esetén az volt a cél, hogy a tervezők számára a lehetséges megoldások tere átlátható méretűre csökkenjen. A korlátozások több forrásból származhatnak, s a felhasználó is adhat külön hozzájuk. A megoldás gyorsasága érdekében a korlátozások csak lineáris vagy egyszerűbb nemlineáris relációk lehetnek.
Erdőtüzek oltásának megkönnyítésére készült a charade rendszer (Avesani, Perini and Ricci, 1993), mely a helyzetelemzést, tervezést és döntéstámogatást segíti. Korábbi esetekre támaszkodva a CBR modell megkönnyíti a helyzet gyors elemzését, míg a CSP az adaptációt segíti, meghatározza az adott helyzetben a rendelkezésre álló erőforrások optimális kihasználását. A rendszer szakemberek értékelést és következtetését is figyelembe tudja venni.
Weigel más alkalmazásra, konfigurációs feladatok megoldásához készített kísérleti rendszert (Weigel and Faltings, 1998). A terület bonyolultságából kifolyólag ugyanis az ügyfelek általában nem rendelkeztek elég ismerettel arra nézve, hogy pontosan milyen terméket szeretnének. A felhasználó körülbelül megadhatja, mit is szeretne, s a rendszer korábbi esetek (jó konfigurációk) közül választ ki olyat, mely leginkább megfelel az elvárásoknak. Utána pedig az adaptáció következik. A rendszer bizonyos értékeket módosít a kiválasztott konfiguráción, hogy lehetőleg a felhasználó minden igényének megfeleljen. Ehhez persze a konfigurációnak konzisztensnek kell maradnia, s így az értékek változtatásakor korlátozások vannak érvényben. A rendszer érdekessége, hogy magát az esetbázist is CSP alapon bővíti, meglévő esetekből kiindulva – azok megfelelő módosításával.
Egy másik rendszert, a composer-t (Purvis and Pu, 1996) összeszerelési folyamatok és konfigurációk tervezéséhez használták. Fő célja azonban az volt, hogy alkalmazás-független CBR-CSP rendszer készüljön, melyben a CSP módszerek a CBR adaptációs lépését végzik el. Az esetbázis elemei CSP-kként formalizáltak. Az adaptáció során – az új korlátozásokat figyelembe véve – egy, a konzisztenciát helyreállító (a konfliktusok minimalizálására törekvő) algoritmus működik. A CSP modell lehetővé teszi a korábbi esetek kombinálását is. A composer egyike a legjobban elkészített hibrid rendszereknek: a CSP előnyei megmutatkoznak a formalizálásban és adaptációban, míg a CBR növeli a CSP hatékonyságát.
Más típusú CBR-CSP integráció jelenik meg az adiop rendszerben (Sqalli and Freuder, 1998), mely ATM hálózatokban felmerülő diagnosztikai problémákhoz készült. Itt a modell alapvetően CSP alapú, de nem teljes, s ezt kompenzálja a CBR. A problémát mindig először CSP-ként modellezi a rendszer, ennek nem megfelelő mivolta esetén CBR segítségével korábbi, hasonlóan nem megfelelő eseteket keres. Egy kikeresett korábbi eset alapján, a felhasználó közreműködésével teljessé teszi a modellt az adott helyzetre (például új korlátozásokat vesz fel). Ezáltal növeli a CSP robusztusságát; a jövőbeli hasonló esetek már a javított CSP modellben lesznek felírhatók. Tiszta CBR alkalmazásakor az esetbázis mérete túl nagy lenne; valójában az esetek általánosításával a CSP a méret csökkentésére szolgál.
Összességében tehát két fő megközelítés létezik a CBR-CSP hibrid rendszereknél: CSP módszerek használata a CBR adaptációs lépésekor, illetve CSP-megoldó algoritmus inicializációja CBR-rel. Ez utóbbinál valójában CBr-ről (gyenge CBR-ről) van szó, hiszen az esetalapú rész csupán kiválaszt egyet a korábbi esetek közül, hogy a CSP-t a keresési tér kedvező pozíciójában inicializálhassa.
A CBR-CSP kombinációt megvalósító rendszerek hátránya, hogy bonyolultságuk fölöttébb megnőhet a tisztán CBR vagy CSP modellen alapuló rendszerekével szemben. Számolni kell a komponensek számának megnövekedésével, a két módszer együttes erőforrás- és futásidő-igényével. A CBR nagy tárterületet és hatékony keresési módszert igényel az esetbázis tárolásához és kezeléséhez. Egy CSP-megoldó módszernél pedig a futási idő lehet igen nagy, a probléma NP-teljessége miatt. Elérhető azonban kiegyensúlyozott kombináció is, mely a két módszer mindegyikének előnyeit élvezi. Így megjelenik a CSP alkalmazásterület-független ismeretreprezentációja, formalizmusa, nehéz problémák megoldására használható módszerei. Ez ötvöződik a CBR tanulási képességével, valamint azzal, hogy a CBR alkalmazható olyan problémakörökre is, melyekre nincs teljes formális leírás. Segítheti ezen kívül a CSP az inicializációt is; általában ugyanis könnyebb egy már meglévő, hasonló megoldást módosítani, mint nulláról indulva újat létrehozni.
2.3.	Modellalapú következtetés (MBR)
A modellalapú következtetés (Model Based Reasoning, MBR) egy olyan megközelíti mód, amely az általános ismereteket a problématérben fellelhető matematikai és fizikai kapcsolatok formalizálásával írja le. Leginkább okozati összefüggéseket ragad meg, bizonyos helyzetek kimenetelének előrejelzésére, illetve diagnózis felállítására.
Az első rendszer, ami ötvözte a modellalapú technológiát az esetalapúval, a casey (Koton, 1988) volt, amit szívműködési hibák felderítésére készítettek. A programba a szív fiziológiai modelljét építették be; ezt arra használták, hogy új eseteket hasonlítsanak össze régiekkel, és hogy új diagnózist állítsanak fel a régiek ismeretében. Habár az MBR pontos és megbízható volt, az esetalapú modullal sikerült növelni a rendszer hatékonyságát.
Egy ismertebb modellalapú hibrid a carma (Branting 1998), amely farmereknek volt nagy segítségére a kártevő rovarok elleni küzdelemben. A program azt vizsgálta, hogy adott helyzetben hogyan lehet minél olcsóbban és minél kevesebb termésveszteséggel eljárni. A két módszer ötvözését az tette indokolttá, hogy a beépített számítási modellek nem adtak elég információt ahhoz, hogy pontosan ki lehessen következtetni egy-egy intézkedés hatását. Ugyanakkor nem állt rendelkezésre elég dokumentált eset sem, ami alapján a CBR modul használható eredményt adhatott volna. Ezért a rendszer a leginkább hasonló esetet kereste ki, melyeket a beépített modell segítségével adaptált az adott körülményekhez. A carma-ban használt módszert, az ún. valószínűségi modellen alapuló adaptációt sikerrel alkalmazták más területeken is, ahol nem volt elegendő információ a tervezéshez. Ilyenek voltak pl. a FormTool (Cheatham and Graf,1997), amit műanyagok színének kikeverésre fejlesztettek ki, vagy a biológiai recepteket kutató sophist (Aarts and Rousu, 1997).
A fabel (Gebhardt et al. 1997) egy CBR-MBR-RBR hibrid, amit épületek tervezésre fejlesztettek ki. Egy épület több tízezer objektumból áll, amelyek újabb részekből tevődnek össze. Vannak, melyek egyszerűek, mint pl. egy fal; némelyek sokkal összetettebbek, ilyen pl. egy klímaberendezés. Egy ilyen bonyolult felépítésű objektum alkatrészeinek a száma akár száz is lehet. Egy épület megtervezése rengeteg problémát vet fel, ezért a fabel tartalmaz egy számítógéppel segített építészeti eszközt (Computer Aided Architectural Design, CAAD), egy objektum-orientált megosztott adatbázist és számos problémamegoldó rendszert. Legtöbb következtető rendszere esetalapú, mások építészeti alrendszerek modelljét tartalmazzák és létezik egy szabály alapú modulja is, ami a rendszer tényein alapszik. A program szerzője szerint a probléma bonyolultsága miatt vált szükségessé ennyiféle módszer beépítése a programba.
2.4.	Genetikus algoritmusok
A genetikus algoritmusok a természetes kiválasztódást és öröklődést modellezve készítenek megoldások újabb és újabb, egyre megfelelőbb generációit.
Maher 1998-ban készített rendszert épületek tervezésére, melyben az esetalapú következtetést genetikus algoritmussal ötvözte (Maher, 1988) Az építészetben egy-egy új terv készítésénél általában nem elegendő egy régi hozzáigazítása az új igényekhez. Sokkal inkább régi elemek újrafelhasználása és kombinálása történik, új szintézist kialakítva. Mahler a korábbi terveket tekintette eseteknek – és töltötte fel velük az esetalapú bázist –, majd a tervek elemei voltak a gének. A rendszer keresztezés és mutáció során korábbi tervekből újakat generált, a kiválasztódást az igények szabályozták. Az új tervek gyorsan elkészültek, s megfeleltek az igényeknek.
2.5.	Információ-visszakereső módszerek (IR)
Információ-visszakereső módszer (Information retrieval, IR) alatt olyan eljárást értünk, amely képes szöveges adatokat nagy, strukturálatlan adatbázisokban megkeresni. Leginkább ahhoz hasonlít, mikor egy adott téma után keresgélünk például archivált újságcikkek közt, a World Wide Weben vagy egyszerűen egy nagy könyvtárban.
A rendszer úgy működik, hogy egy adott formális nyelven kérdést fogalmazunk meg, s a program erre – a beépített keresőmodul segítségével – megpróbál válaszolni.
Általában az adott nyelv használatát elsajátítani nem nehéz; mégis az, hogy milyen válaszokat kapunk, nagyban függ attól, hogy mennyire ismerjük a nyelvet. A felhasználó munkáját ezért következtető rendszerek beépítésével segítik, amelyek képesek néhány kulcsszó megadásával bonyolult, összetett kérdések megfogalmazására.
A kereső modul általában valamilyen statisztikai modellt használ annak megállapítására, hogy mely dokumentumokat keresték legtöbbször egy adott témával kapcsolatban.
A rendszernek két fontos kritériumot kell egyszerre teljesítenie: minden dokumentumot meg kell találnia, ami az adott kérdéskörhöz kapcsolódik, illetve csak azokat, amelyek oda tartoznak. 
A spire egy CBR alapú információ-visszakereső rendszer (Rissland and Daniels, 1996). Különlegessége, hogy nem kényszeríti a felhasználót az adatok formális megadására: az eset alapú komponens már meglévő dokumentumok alapján generálja a lekérdezést. A lekérdezést egy tisztán kereső rendszer, az inquery szolgálja ki. A rendszer képes nagyobb dokumentumokon belül is keresni egy adott témával kapcsolatban. Erre egy újabb belső esetalapú rendszer szolgál. Ezzel azt érik el, hogy nő a rendszer hatékonysága, amely főleg sok bemenő adat mellett érzékelhető. A módszer segítségével átlagos felhasználók is olyan hatékonysággal használhatják a szolgáltatásokat, mint a lekérdezésekben járatosabbak.
Autóalkatrészek tesztelésénél tölt be fontos szerepet a stamping adviser nevű program (Leake et al., 1999). Az alkatrészeket először egy CAD programmal megtervezik. Azonban ez a tervezési fázis nem ér véget egészen addig, amíg azok meg nem felelnek bizonyos strukturális, funkcionális illetve költségre vonatkozó feltételeknek. Éppen ezért egyfajta analízisnek vetik alá őket, amit a stamping adviser végez el. 
A stamping adviser a régebbi alkatrészek tulajdonságait tartalmazó adatbázison alapszik, de más vállalati adatbázisokhoz is kapcsolódhat. Ennek az az eredménye, hogy nem csak a vállalat fejlesztési irányvonalát képes figyelembe venni, hanem az aktuális tervezési trendet is. A rendszer megkíméli a felhasználót a felesleges lekérdezésektől: ha szüksége van valamilyen adatra, automatikusan kérdést fogalmaz meg az adatbázis felé. Összességében a CBR és az információ-visszakeresés ötvözése egy könnyen használható eszközhöz vezetett.
2.6.	Esetalapú következtetés (CBR + CBR)
Felmerülhet, hogy két szinten kell következtetést végezni, amikor is két esetalapú következtető módszert kell alkalmazni egy rendszeren belül. Sőt, másutt a problémakör megkívánja, hogy két különböző típusú CBR-t, például egy transzformációs és egy derivációs CBR-t alkalmazzunk egyszerre.
Egy ilyen rendszer a dial (Leake and Kinley, 1998), mely katasztrófahelyzetekre (árvíz, földrengés, stb.) készít reagálási tervet. A rendszer szabályalapú komponenst is tartalmaz, de fő ereje nem abban rejlik. A vezérlő egy transzformációs esetalapú következtető, mely korábbi reagálási tervek alapján újakat tud készíteni. Az esetek kikereséskor, hasonlóságuk vizsgálatakor, valamint az adaptálásnál egy másik, derivációs esetalapú következető működik közre.
2.7.	Tervgenerálás
A tervgenerálás egymást követő cselekvések sorozatának előállítását jelenti, mellyel adott kezdőhelyzetből kívánt tulajdonságú célállapot érhető el. A klasszikus tervgeneráló rendszerek a lehetséges cselekvési térben keresnek megfelelő sorozatot.
Az esetalapú technika a tervgeneráláshoz két szempontból is hasznos segítség lehet. Egyrészt, sok problémakörre nincs kellően teljes és pontos elmélet, mely lehetővé tenné tervek generálását nulláról indulva. Másrészt, ha van is ilyen elmélet, gyakran túl nagy számítási kapacitás szükséges egy-egy terv generálásához (vö. a korábban tárgyalt CSP-vel). Az esetalapú következtetés háttérismereteket (“metatudást”) szolgáltathat az elmélet alkalmazási módjára nézve, korábbi tervek figyelembe vételével. Transzformációs CBR alkalmazása esetén magukat a korábbi terveket adaptálja a rendszer. Derivációs CBR-nél viszont az esetbázisban szereplő tervekhez azok generálásának módjára, menetére vonatkozó információt csatolnak. Ennek segítségével készít a rendszer új tervet, azaz a transzformációssal ellentétben itt valódi tervgenerálás zajlik, melynek menetét befolyásolja az esetbázisból kinyert információ.
Klasszikus tervgeneráló rendszer például a strips (Stanford Research Institute Problem Solver, Fikes and Nilsson 1971). Egy strips-terv a shakey nevű robot számára adható elemi utasítások sorozata, olyanok mint mozgás, tárgyak felvétele és elhelyezése stb.
Az első strips-stílusú hibrid esetalapú tervgeneráló rendszer a prodigy/analogy volt (Veloso, 1994). Maga a rendszer általános, alkalmazás-független. Konkrét alkalmazásként repülőgéppel, illetve gépjárművel történő szállítások szervezésére használták. Előnye abban rejlik, hogy az amúgy exponenciális méretű keresési térben az esetbázis ad heurisztikát a szállítási tervek készítésére. Ezáltal lényegesen nő a logisztikai tervgeneráló rendszer hatékonysága.
Más strips-stílusú hibrid tervgeneráló rendszerek is készültek, hasonló működési elvvel; ilyen a derSNLP (Ihrig és Kambhampati, 1994) és a CAPlan/CbC (Muńoz-Avlia and Weberskirch, 1996). Ezek szintén általános rendszerek; a prodigy/analogy-tól elsősorban a tervgenerálás módszerében különböznek (a terv lépései nem a végrehajtás sorrendjében állnak elő a generáláskor).
Az elemi lépéseket kombináló strips mellett egy másik módszer az ún. hierarchikus tervgenerálás. Itt a tervek mindig bizonyos absztrakciós szinten léteznek, s a generálás dekomponálja elemeiket konkrétabb lépésekké. A tervgenerálás ezen módja és az esetalapú következtetés ötvözésére szintén van példa: a katonai alkalmazásokra készült jmcap (des-Jardins, Francis and Wolverton, 1998) és hicap (Muńoz-Avila et al., 1999) rendszerek. Előbbi, egy korábbi tervgeneráló rendszer esetalapú következtetéssel való kiegészítése, akcióterveket készít tengeri krízishelyzetekre. Utóbbi evakuálási terveket generál; itt az esetbázis az általános tervezési elveket, eljárásokat egészíti ki.
3.	Nyitott kérdések, további kutatások
Az utóbbi évtizedben jó néhány olyan rendszer látott napvilágot, amelyek az esetalapú technikát ötvözik más módszerekkel. Habár ezek a rendszerek sikeresnek mondhatóak, mégis sok kutatásra van még szükség, hogy ki tudjuk választani egy készítendő rendszer implementációjához a leginkább megfelelő integrációs módszert. 
Az esetalapú rendszerek integrációjával kapcsolatos nyitott kérdések tárgyalásánál két fő témát kell megemlíteni. 
Az egyik kérdés a többféle következtetési forma összehangolása egy rendszeren belül. Gondoljunk csak a CBR-RBR hibridekre. Láthattuk, hogy a szabályalapú érvelés logikai alapokon nyugszik, szemben az esetalapú módszerrel, ami az analógiákra épül. A két módszert el lehet különíteni két modul formájában, melyek munkáját azonban koordinálni kell. A kérdés az, hogy ezt hogyan tegyük: CBR-t csak akkor használjunk, ha az RBR módszer csődöt mond, vagy fordítva? Hogyan tudja a CBR segíteni más modulok munkáját? Néhány, már létező alkalmazás arra használja a CBR-t, hogy csökkentse a keresési teret, lokalizálja a problémát már meglévő megoldások köré. 
Az 1998-as AAAI konferencián Aha és Daniels a következő architektúrákba csoportosította a már meglevő rendszereket: 
1.	főnök–szolga: más következtetési módszerek segítik az esetalapú komponens munkáját. Ilyen rendszer pl. a gymel, ami dallamokat harmonizál.
2.	szolga–főnök: ilyenkor az esetalapú rendszer csak másodlagos, segédszerepet tölt be egy másik technika mellett. Példa erre az adiop, amely ATM hálózatok kommunikációs működési hibáit kezeli. A fő következtetési mód a CSP, a CBR csak kiegészíti azt.
3.	egyenrangú rendszerek: nincs olyan értelemben vett sorrendi stratégia, mint az előző kettőnél. A már korábban említett care-partner jó példa erre.
A másik fő probléma az ismeretek reprezentációja. Ugyanis a különböző rendszerek máshogy ábrázolják a kapott információt. Az RBR kapcsolatokat ír le, leginkább feltétel–következmény párok alakjában. A CSP korlátozási gráfokkal dolgozik, míg az MBR matematikai egyenletekkel. A genetikus algoritmusok génjeit bitsorozatok írják le. Az információ-visszakeresés és az adatbányászat nem is tárolja az ismereteket – rendezetlen halmazban keres. A legérdekesebbek azonban az esetalapú rendszerek, mert itt az ismeretek ábrázolásában van némi szabadság: az, hogy hogyan írunk le egy esetet, mindössze a konkrét problémától és a rendszer szerkezetétől függ. Láthatjuk, hogy a sokféle reprezentáció között kapcsolatot teremteni nem egyszerű feladat. Hogy mik az előnyei és hátrányai a fenti reprezentációknak és hogy ezek integrálhatóak-e valamilyen módon, még további kutatásokat igényelnek.
A bemutatott esetek azt tükrözik, hogy különböző következtetési stratégiák összekapcsolása lehetőséget nyújt a gyakorlatban előforduló problémák széles skálájának megoldására. Láthattunk példát interpretációs és fejtegetős problémákra, kivitelezési, tervezési és egészségügyi megoldásokra is. A különböző technikák jól kiegészítik egymást; nagyobb pontosság, hatékonyabb működés érhető el még hiányos problématerek esetén is. Segítségükkel sikeresen kiküszöbölhetőek az egyes technikák gyengeségei és javítható a kapott válasz minősége. A következő táblázat a dolgozatban említett alkalmazásokat foglalja össze. (A tartomány-független rendszereknél az elsődleges teszttartomány van feltüntetve. A rövidítések: CSP = Constraint-Satisfaction Problem, RBR = Rule-Based Reasoning, MBR = Model-Based Reasoning, 	IR = Information Retrieval.)
    Rendszer neve	Tartomány	Feladat	CBR és …	
adiop	ATM hálózatok	Diagnózis	CSP	
anapron	Beszéd	Szintézis	RBR	
auguste project	Egészségügy	Utólagos kezelés	RBR	
cabaret	Jog	Fejtegetés, interpretáció	RBR	
cadre	Építészet	Kivitelezés	CSP	
cadsyn	Építészet	Kivitelezés	CSP	
camper	Menü tervezés	Kivitelezés	RBR	
caplan/CBC	Gyártás	Tervezés	STRIPS tervezés	
care-partner	Egészségügy	Utólagos kezelés	RBR, IR	
carma	Entomológia	Előrejelzés, tervezés	MBR	
casey	Egészségügy	Diagnózis	MBR	
charade	Erdőtüzek	Tervezés	CSP	
composer	Fejlesztés	Konfigurálás	CSP	
dersnlp	Szállítás	Tervezés	STRIPS tervezés	
dial	Katasztrófavédelem	Tervezés	CBR komponensek	
fabel	Építészet	Kivitelezés	MBR, RBR	
FormTool	Műanyagfestékek	Tervezés	MBR	
grebe	Jog	Előrejelzés, tervezés	RBR	
gymel	Zene	Szintézis	RBR	
hicap	Katonaság	Tervezés	Hierarchikus tervezés	
idiom	Építészet	Kivitelezés	CSP	
ikbals	Jog	Előrejelzés, tervezés	RBR, IR	
jmcap	Katonaság	Tervezés	Hierarchikus tervezés	
julia	Menü tervezés	Kivitelezés	CSP	
Maher's	Építészet	Kivitelezés	Genetikus algoritmusok	
prodigy/analogy	Szállítás	Tervezés	STRIPS tervezés	
SaxEx	Zene	Szintézis	RBR	
sophist	Biológiai receptek	Tervezés	MBR	
spire	Jog	Dokumentum visszaker.	IR	
stamping adviser	Fejlesztés	Kivitelezés	IR	
Weigel's	Termékek eladása	Konfigurálás	CSP	
Ahogy említettük, még jó néhány megválaszolatlan kérdés van ezen a szakterületen. Ezek megválaszolásához több átfogó tanulmányra, kísérletre lenne szükség, amelyek megvilágítanák e módszerek erős és gyenge oldalait.
4.	 Hivatkozott dolgozatok jegyzéke
Aarts, R. and Rousu, J. 1997. Qualitative Knowledge to Support Reasoning about Cases. In Proceedings of the Second International Conference on Case-Based Reasoning, 489-498. Berlin: Springer.
Aha, D. and Daniels, J.J. (eds.) 1998. Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Arcos, J. L.; López de Mántaras, R. and Serra, X. 1998. Integrating Background Musical Knowledge in a CBR System for Generating Expressive Musical Performances. In Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop, 12-16. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Avesani, P.; Perini, A. and Ricci, F. 1993. Combining CBR and Constraint Reasoning in Planning Forest Fire Fighting. In Proceedings of the First European Workshop on Case-Based Reasoning, 325-328. Berlin: Springer.
Branting, L. K. 1991. Building Explanation from Rules and Structured Cases, International Journal of Man-Machines Studies 34(6): 797-837.
Cheatham, W. and Graf, J. 1997. Case-Based Reasoning in Color Matching. In Proceedings of the Second International Conference on Case-Based Reasoning, 1-12. Berlin: Springer.
desJardins, M.; Francis, A. and Wolverton, M.,1998. Hybrid Planning: An Approach to Integrating Generative and Case-Based Planning. In Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop, 45-49. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Faltings, B.,1996. Working Group in Model-based Design and reasoning, Part II.: Design. AI Communications 9(2): 65-73.
Fikes, R. E. and Nilsson, N. J. 1971. strips: A New Approach to the Application of Theorem Proving in Problem Solving. Artificial Intelligence 5(2): 189-208.
Gebhardt, F.; Voss, A.; Gräther, W. and Schmidt-Belz, B. 1997. Reasoning with Complex Cases. Boston, Mass.: Kluwer Academic.
Golding, A. R. and Rosenbloom, P. S. 1991. Improving Rule-Based Systems through Case-Based Reasoning. In Proceedings of the Ninth National Conference on Artificial Intelligence, 22-27. Menlo Park, Calif.: AAAI.
Hammond, K. J. 1986. CHEF: A Model for Case-Based Planning. In Pro. of the Fifth National Conference on Artificial Intelligence, 267-271. Menlo Park, Calif.: AAAI.
Hayes-Roth, F.; Waterman, D. A. and Lenat, D. B. (eds.) 1983. Building Expert Systems. Reading, Mass.: Addison – Wesley.
Hinrichs, T. R. 1992. Problem Solving in Open Worlds: A Case Study in Design. Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum.
Hua, K. and Faltings, B. 1993. Exploring Case-Based Building Design – cadre. AI in Engineering Design, Analysis and Manufacturing 7(2): 135-143.
Ihrig, L. H. and Kambhampati, S. 1994. Derivation Replay for Partial-Order Planning. In Proceedings of the Twelfth National Conference on Artificial Intelligence, 992-997. Menlo Park, Calif.: AAAI.
Kolodner, J. L., 1993. Case-Based Reasoning. San-Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann.  
Kolodner, J. L. and Leake, D. B. 1996. A Tutorial Introduction to Case-Based Reasoning. In Case-Based Reasoning: Experiences, Lessons, and Future Directions, ed. D. B. Leake, 31-66. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Koton, P. 1988. Reasoning about Evidence in Causal Explanations. In Proceedings of the Seventh National Conf. on Artificial Intelligence, 256-261. Menlo Park, Calif.: AAAI.
Kumar, V. 1992. Algorithms for Constraint-Satisfaction Problems: A Survey. AI Magazine 13(1): 32-44.
Leake, D. B. and Kinley, A. 1998. Integrating CBR Components within a Case-Based Planner. In Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop, 80-84. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Leake, D. B.; Birnbaum, L.; Hammond, K.; Marlow, C. and Yang, H. 1999. Integrating Information Resources: A Case Study of Engineering Design Support. In Proceedings of the Third National Conference on Case-Based Reasoning, 482-496. Berlin: Springer.
Maher, M., and Zhang, D. 1991. cadsyn: Using Case and Decomposition Knowledge for Design Synthesis. In Artificial Intelligence in Design, ed. J. S. Gero, 137-150. Oxford, U.K.: Butterworth-Heineman.
Maher, M. L. 1998. CBR as a Framework for Design: Augmenting CBR with Other AI Techniques. In Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop, 96-101. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Marling, C.; and Sterling, L. 1998. Integrating CBR and RBR for Nutritional Menu Design. In Case-Based Reasoning Integrations: Papers from the 1998 Workshop, 102-107. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Muňoz-Avila, H. and Weberkirsch, F. 1996. Planning for Manufacturing Workpieces by Storing, Indexing and Replaying Planning Decisions. In Proceedings of the International Conference on AI Planning Systems, Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Muňoz-Avila, H. et al. 1999. Using Guidelines to Constrain Interactive Case-Based HTN Planning. In Proceedings of the Third International Conf. on Case-Based Reasoning, 188-302. Berlin: Springer.
Purvis, L., and Pu, P. 1996. An Approach to Case Combination. Paper presented at the Workshop on Adaptation in Case-Based Reasoning, Twelfth European Conf. on Artificial Intelligence I, 11-16 August, Budapest, Hungary.
Rissland, E. L. and Daniels, J. J. 1996. The Synergistic Application of CBR to IR. Artificial Intelligence Review (Special Issue on the Use of AI in Inform. Retrieval) 10(5-6): 441-475.
Rissland, E. L. and Skalak, D. B. 1991. cabaret: Rule Interpretation in a Hybrid Architecture. International Journal of Man-Machine Studies 34(6): 839-887.
Rissland, E. L. and Soloway, E.M. 1980. Overview of an Example Generation System. In Proceedings of the First National Conf. on AI, 256-258. Menlo Park, Calif.: AAAI.
Rissland, E. L., Valcarce, E. M. and Ashley, K. D. 1984. Explaining and Arguing with Examples. In Proc. of the Fourth National Conf. on AI, 288-294. Menlo Park, Calif.: AAAI. 
Smith, I; Lottaz, C. and Faltings, B. 1995. Spatial Composition Using Cases: IDIOM. In Proceedings of the First Int. Conf. on Case-Based Reasoning, 88-97. Berlin: Springer. 
Sqalli, M. and Freuder, E. 1998. Diagnosing Interoperability Problems by Enhancing Constraint Satisfaction with Case-Based Reasoning. Paper presented at the Ninth International Workshop on Principles of Diagnosis (DX-98), 24-27 May, Cape Cod, Massachusetts.
Veloso, M. 1994. Planning and Learning by Analogical Reasoning. Berlin: Springer.
Weigel, R. and Faltings, B. 1998. Interchangeability for Case Adaptation in Configuration Problems. In Multimodal Reasoning: Papers from the 1998 AAAI Spring Symposium, 69-73. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
Zeleznikow, J; Vossos, G and Hunter, D. 1994. The IKBALS Project: Multimedia Reasoning in Legal Knowledge-Based Systems. Artificial Intelligence and Law 2(3): 169-203.